Математические методы распознавания образов (курс лекций, В.В.Китов)
Материал из MachineLearning.
(→Основные понятия и примеры прикладных задач.) |
|||
Строка 21: | Строка 21: | ||
===Основные понятия и примеры прикладных задач.=== | ===Основные понятия и примеры прикладных задач.=== | ||
- | [[Media:Kitov-ML-01-Introduction. | + | |
+ | [[Media:Kitov-ML-eng-01-Introduction_to_machine_learning.pdf|Скачать презентацию (eng)]] | ||
+ | |||
+ | [[Media:Kitov-ML-rus-01-Introduction.pdf|Скачать презентацию (рус)]] | ||
===Линейные методы снижения размерности.=== | ===Линейные методы снижения размерности.=== |
Версия 11:59, 1 сентября 2016
Курс посвящен алгоритмам машинного обучения (machine learning), которые сами настраиваются на известных данных, выделяя их характерную структуру и взаимосвязи между ними, для их компактного описания, визуализации и последующего предсказания новых аналогичных данных. Основной акцент курса сделан на задачах предсказания дискретных величин (классификация) и непрерывных величин (регрессия), хотя в курсе также рассматриваются смежные области - эффективное снижение размерности пространства, выделение наиболее значимых признаков для предсказания, методы оценивания и сравнения вероятностных распределений, рекомендательные системы и планирование экспериментов.
Курс читается студентам 3 курса кафедры «Математические методы прогнозирования» ВМиК МГУ, магистрам, зачисленным на эту кафедру, и не проходивших ранее аналогичных курсов, а также для всех желающих. На материал данного курса опираются последующие кафедральные курсы.
По изложению, рассматриваются математические основы методов, лежащие в их основе предположения о данных, взаимосвязи методов между собой и особенности их практического применения.
Курс сопровождается семинарами, раскрывающими дополнительные темы курса и отрабатывающими навыки практического применения рассматриваемых методов. Практическое использование методов машинного обучения в основном будет вестись с использованием языка python и соответствующих библиотек для научных вычислений.
От студентов требуются знания линейной алгебры, математического анализа и теории вероятностей. Знание математической статистики, методов оптимизации и какого-либо языка программирования желательно, но не обязательно.
- Курс во многом пересекается с курсом К.В.Воронцова по машинному обучению, с которым также рекомендуется ознакомиться.