Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 274, весна 2016
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
(Новая: '''Построение моделей в машинном обучении''' == Эссе {|class="wikitable" |- ! Автор ! 1 ! 2 ! 3 ! 4 ! 5 ! 6 ! 7 ! 8 ! L ! E ! Оценка |...) |
(→Темы работ) |
||
Строка 203: | Строка 203: | ||
== Темы работ == | == Темы работ == | ||
- | # Эссе 1 Байесовский вывод в выборе моделей | + | # Эссе 1. Байесовский вывод в выборе моделей |
+ | [https://sourceforge.net/p/mvr/code/HEAD/tree/lectures/Part1%60DataGeneration.pdf?format=raw slides], | ||
+ | [https://sourceforge.net/p/mvr/code/HEAD/tree/docs/ModelSelection/1ch.pdf?format=raw txt], | ||
+ | [http://strijov.com/papers/HyperOptimizationEng.pdf paper] | ||
#* | #* | ||
#* | #* | ||
#* | #* | ||
- | # Эссе 2 Смеси моделей | + | # Эссе 2. Смеси моделей |
- | # Эссе 3 Оценка параметров | + | # Эссе 3. Оценка параметров |
+ | |||
+ | == Оценивание == | ||
+ | * A-=0, A, A+=1, A++=2, | ||
+ | * Тесты (30-50 вопросов 1 час)=3, | ||
+ | * Доклад=2, | ||
+ | * 3 пропущенных дедлайна. |
Версия 18:42, 11 февраля 2016
Построение моделей в машинном обучении
== Эссе
Автор | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | L | E | Оценка |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Бочкарев Артем | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | |||
Гончаров Алексей | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | |||
Двинских Дарина | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | |||
Жариков Илья | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | |||
Задаянчук Андрей | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | |||
Златов Александр | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | |||
Исаченко Роман | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | |||
Нейчев Радослав | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | |||
Подкопаев Александр | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | |||
Решетова Дарья | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | |||
Смирнов Евгений | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | |||
Черных Владимир | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | |||
Шишковец Светлана | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | |||
Чинаев Николай | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
Темы работ
- Эссе 1. Байесовский вывод в выборе моделей
- Эссе 2. Смеси моделей
- Эссе 3. Оценка параметров
Оценивание
- A-=0, A, A+=1, A++=2,
- Тесты (30-50 вопросов 1 час)=3,
- Доклад=2,
- 3 пропущенных дедлайна.