Машинное обучение (семинары, ВМК МГУ)
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
(→Оценки) |
(Материалы по байесовским методам) |
||
| Строка 153: | Строка 153: | ||
| | | | ||
[[Media:Sem09_pca_hw_2014.pdf|Домашнее задание]] | [[Media:Sem09_pca_hw_2014.pdf|Домашнее задание]] | ||
| + | |- | ||
| + | |28 ноября | ||
| + | |align="center"|Семинар 13 | ||
| + | | Байесовские методы: | ||
| + | * оптимальные байесовские правила для бинарной и квадратичной функций потерь | ||
| + | * метод максимального правдоподобия | ||
| + | * байесовская регуляризация на примере задачи линейной регрессии | ||
| + | * очень кратко про байесовский вывод | ||
| + | | | ||
| + | [[Media:Sem10_bayes_2014.pdf|Конспект]] | ||
| + | | | ||
| + | [[Media:Sem10_bayes_hw_2014.pdf|Домашнее задание]] | ||
|- | |- | ||
|} | |} | ||
Версия 14:52, 30 ноября 2014
|
|
|
Выставление оценки за курс
Итоговая контрольная работа:
- На последней лекции будет проведена контрольная работа, которая затронет все темы, изученные в течение семестра.
- Контрольная оценивается по двухбалльной шкале (зачет/незачет), незачет влечет за собой недопуск к экзамену.
- Студент, не получивший допуск, переписывает на экзамене контрольную. В случае успеха он сдает экзамен на первой пересдаче. В случае незачета он снова переписывает контрольную на первой пересдаче, и так далее.
Семинары:
- На семинарах по каждой пройденной теме будут проводиться проверочные работы. Каждая проверочная оценивается по пятибалльной шкале. В зависимости от оценки за проверочную, студент освобождается от части или от всех задач по этой теме на итоговой контрольной работе.
- Также на семинарах будут выдаваться практические задания, которые будут оцениваться по пятибалльной шкале.
- Оценка за работу в семестре равна средней оценке за проверочные работы и практические задания. При вычислении среднего отбрасываются две худшие оценки.
- Если оценка за работу в семестре не меньше 4.5 баллов, то студент освобождается от написания итоговой контрольной и получает допуск к экзамену автоматом.
- Если оценка за работу в семестре равна 5.0, то студент получает +1 балл на экзамене (при условии получения положительной оценки).
- В конце семестра разрешается переписать одну пропущенную по любой причине проверочную работу. Также разрешается переписать все проверочные, пропущенные по уважительной причине.
Осенний семестр 2014/2015
Расписание занятий
| Дата | Номер | Тема | Материалы | Д/З |
|---|---|---|---|---|
| 5 сентября | Семинар 1 |
Метрические методы:
| ||
| 12 сентября | Семинар 2 |
К.В. Воронцов. Задача диагностики многих заболеваний по одной электрокардиограмме | ||
| 19 сентября | Семинар 3 | Метрические методы:
| ||
| 26 сентября | Семинар 4 | Решающие деревья:
| ||
| 3 октября | Семинар 5 | Линейные алгоритмы:
| ||
| 10 октября | Семинар 6 | Линейные алгоритмы:
|
См. конспект предыдущего семинара | |
| 10 октября | Семинар 7 | Линейные алгоритмы:
| ||
| 17 октября | Семинар 8 | Линейные алгоритмы:
| ||
| 24 октября | Семинар 9 | Линейные алгоритмы:
| ||
| 31 октября | Семинар 10 | Линейные алгоритмы:
| ||
| 14 ноября | Семинар 11 | Линейные алгоритмы:
|
См. конспект предыдущего семинара | |
| 21 ноября | Семинар 12 | Метод главных компонент:
| ||
| 28 ноября | Семинар 13 | Байесовские методы:
|
Практические задания
| Задание | Тема | Дата выдачи | Срок сдачи | Условие |
|---|---|---|---|---|
| Лабораторная работа 1 |
| 29 сентября | 17 октября, 8.45 | Условие |
Виртуальная машина с питоном и библиотеками
Полезные ссылки:
- Lectures on scientific computing with Python
- matplotlib - 2D and 3D plotting in Python
- A Crash Course in Python for Scientists
- A gallery of interesting IPython Notebooks
Оценки
| ФИО студента | Группа | kNN | kNN-lab | tree | diff | kkt | TBA | TBA | TBA | TBA | TBA | Семестр | Экзамен | Итоговая оценка |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Алтухов Д. | мехмат | 3.75 | 5 | н/б | н/б | 0.5 | ||||||||
| Анциферова А. | 317 | 2.75 | 5 | 3 | 2 | 2 | ||||||||
| Бондарев В. | 317 | 4 | 5 | 1.5 | 2 | 1 | ||||||||
| Вихрева М. | 317 | 1 | 5 | н/б | 2 | 3 | ||||||||
| Гитман И. | 317 | 5 | 5 | 3 | 5 | 5 | ||||||||
| Даулбаев Т. | 317 | 3.5 | 5 | 3.5 | 5 | 5 | ||||||||
| Журавлёв В. | 317 | 0.5 | 5 | н/б | 3.5 | 2 | ||||||||
| Иванов О. | 317 | 5 | 5 | 5 | 5 | 1.5 | ||||||||
| Квасов А. | 317 | 3.5 | 5 | 1.5 | 5 | 2 | ||||||||
| Кудрявцев Г. | 317 | 4 | 5 | 2 | 5 | 1 | ||||||||
| Молчанов Д. | 317 | 4.75 | 5 | 4.5 | 5 | 4 | ||||||||
| Молчанова Ю. | 317 | 4.5 | 5 | 4 | 5 | 3 | ||||||||
| Морозов А. | 317 | 3.5 | 5 | 3 | 5 | 1 | ||||||||
| Онищенко М. | 317 | 4.5 | 3 | 5 | н/б | |||||||||
| Оспанов А. | 317 | 1 | 5 | н/б | 0 | 2 | ||||||||
| Панкратов А. | 317 | 5 | 5 | 5 | 1.5 | 2.5 | ||||||||
| Полякова Н. | 317 | 4.75 | 5 | 4 | 5 | 1.5 | ||||||||
| Рысьмятова А. | 317 | 2.25 | 5 | 3 | 5 | 1 | ||||||||
| Соколова А. | 317 | 2.5 | 5 | 1.5 | 0 | 1 | ||||||||
| Стёпина А. | 317 | 2.75 | 5 | 3.5 | 5 | 5 | ||||||||
| Тлеубаев А. | 317 | 1 | 5 | н/б | 0 | 2 | ||||||||
| Чабаненко В. | 317 | 4 | 5 | 5 | 5 | 4.5 | ||||||||
| Чепарухин С. | 317 | 3.25 | 5 | 1.5 | н/б | 0.5 | ||||||||
| Чиркова Н. | 317 | 5 | 5 | 3 | 5 | 5 | ||||||||
| Шаповалов Н. | 317 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 |
