Спецкурс «Прикладные задачи анализа данных»

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(→Лекции)
(→Лекции)
Строка 269: Строка 269:
|-
|-
| 11.11.13
| 11.11.13
-
| Напоминание: '''линейные классификаторы и линейная регрессия'''.
+
| Напоминание: '''линейные классификаторы и линейная регрессия. Задачи: [[http://tunedit.org/challenge/JRS12Contest?m=summary JRS12]], [[http://www.neural-forecasting-competition.com/NN5/results.htm NN5]], [[http://www.kaggle.com/c/tourism2 tourism2]]'''. Мозговой штурм по задаче [[http://www.kaggle.com/c/see-click-predict-fix/ see-click-predict-fix]].
|
|
|}
|}

Версия 14:20, 10 ноября 2013

Содержание

Объявление

Спецкурс начал работу 16 сентября (понедельник) в 16:20 (5я пара).

Лектор: Дьяконов Александр



Важно! Для участия в спецкурсе необходимо было зарегистрироваться.

Сейчас регистрация уже закрыта.

Желающие прослушать спецкурс могут дождаться следующего года.


Основная цель: практика решения современных задач классификации, прогнозирования, регрессии, рекомендации и т.п., подготовка участников к соревнованиям на платформах Kaggle и Algomost.

Мероприятие проходит в двух режимах:

  • спецкурса – лекции о решении прикладных задач, обучение некоторым системам анализа данных (например R) и т.п.
  • спецсеминара – обсуждение решаемых задач, выработка общих стратегий, разделение работы в рамках участия в соревновании одной командой, мозговой штурм и т.п.

Важно: от участников потребуется выполнение нетривиальных практических заданий!

Слушатели

Рассылки материалов делаются только зарегистрированным пользователям, которые перечислены в таблице (см. ниже).

Слушатели, которые перестают делать домашние задания, удаляются из таблицы. За каждое задание можно получить от 0 до 10 штрафных баллов. 10 штрафных баллов понижают итоговую оценку на один балл.

Условные обозначения:

LB - есть в таблице конкурса (при конкурсном задании), LB-k - занято высокое k-е место (среди слушателей спецкурса), +r - сдан отчёт, {-n} - n штрафных баллов, Deleted - слушатель «удалён».


ФИО рег задание 1 задание 2 (в проверке) задание 3 штраф(сумма на 26.10)
Рыжков Александр Михайлович 417 LB+r +r 0
Харациди Олег 417 LB+r +r 0
Шаповалов Никита Анатольевич 201 LB+r {-10} -10
Адимов Арсений Владимирович 205 LB+r {-10} -10
Рысьмятова Анастасия Александровна 214 LB+r +r 0
Тавыриков Юрий Евгеньевич 205 LB-2+r +r 0
Трофимов Михаил Игоревич МФТИ4 LB+r {-10} -10
Шадриков Андрей 417 LB+r +r 0
Кудрявцев Георгий Алексеевич 206 LB-1+r +r 0
Софиюк Константин Сергеевич 206 LB+r +r 0
Долганов Станислав Викторович 206 LB+r +r 0
Тихонов Глеб Николаевич 513 LB+r +r 0
Купляков Денис 203 LB+r +r 0
Шабашев Фёдор Маркович 417 LB+r {-10} -10
Ломов Никита 417 LB+r +r 0
Алёшин Илья 417 LB+r +r {-1} -1
Славнов Константин Анатольевич 317 LB+r +r 0
Шевцова (Подлевских) Алена ВМКвып LB+r {-10} -10
Гавриков Михаил Игоревич 517 +r {-6} +r -6
Ромов Петр Алексеевич 517 {-10} {-10} -20
Фонарев Александр Юрьевич 517 +r {-3} +r -3
Дорофеев Николай Юрьевич Яндекс {-10} {-10} -20
Игнатов Алексей Николаевич 416 +r {-3} {-10} -13
Файзи Вахиб маг LB+r Deleted(30.10) Deleted
Кульпинов Владимир Константинович 202 LB {-3} Deleted(30.10) Deleted
Бырдин Александр Владимирович МФТИ4 LB-3 {-3} Deleted(30.10) Deleted
Зак Евгений 517 LB {-3} Deleted(30.10) Deleted

Лекции

Число Лекция Материалы, замечания
16.09.13 Решение задачи [The Big Data Combine Engineered by BattleFin] - прогноз цены на основе многомерного ряда и анонимизированных признаков. Загрузка данных, простые модели, линейная регрессия и случайный лес, сравнение R и MATLAB. Домашнее задание: решить задачу (отчёт). Материалы см. в [ветке форума] соревнования.
07.10.13 Разбор первого домашнего задания. Искусство визуализации данных: признаки в задаче [bioresponse], оценка признаков и фолдов, деформация ответов, устойчивость закономерностей, профили лет (в прогнозировании вр.рядов), плотности, оценка качества признаков с помощью RF и удалений Слайды и материалы высланы по почте участникам.
14.10.13 Продолжение Искусство визуализации данных: Результаты алгоритмов и их линейные комбинации, ручная деформация пространств, визуализация и сглаживание плотностей, построение профилей. Что надо знать о признаках. Визуализация по-вертикали и по-горизонтали. Шумы и шумовые признаки. Задачи [cause-effect-pairs], [GiveMeSomeCredit], [DarkWorlds]. Как начать решать второе домашнее задание. Слайды и материалы высланы по почте участникам.
21.10.13 Вторая задача: мозговой штурм. Оценка среднего, оценка вероятности, оценка плотности. Весовые схемы. Задача [dunnhumby]. Слайды и материалы высланы по почте участникам.
28.10.13 Продолжение Оценка плотности. Весовые схемы. Задача [пробки]. Слайды и материалы высланы по почте участникам.
04.11.13 Праздничный день.
11.11.13 Напоминание: линейные классификаторы и линейная регрессия. Задачи: [JRS12], [NN5], [tourism2]. Мозговой штурм по задаче [see-click-predict-fix].

Аннотация

2do

Автор программы: Дьяконов Александр Геннадьевич

Отчётность

  • отчёты по решению конкурсных задач (доклады с презентацией + исходники)
  • зачёт с оценкой в конце семестра

Ссылки

Вводная лекция, которая написана для просеминара.

Глава 12 «Шаманство в анализе данных».

Переработка предыдущего источника в научно-популярную лекцию.

Рассказываются тонкости решения задач, которые умалчиваются в основных курсах.

Подробное описание некоторых простых алгоритмов для прогнозирования туристических временных рядов.

Приведены ссылки на сайты с данными реальных задач анализа данных.

Ещё ссылки

Неплохая короткая демка про соревнования в анализе данных, платформы для соревнований и возможности системы R.

Источник — «http://machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%A1%D0%BF%D0%B5%D1%86%D0%BA%D1%83%D1%80%D1%81_%C2%AB%D0%9F%D1%80%D0%B8%D0%BA%D0%BB%D0%B0%D0%B4%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%B7%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7%D0%B0_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85%C2%BB»
Личные инструменты