Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2015

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)

Riabenko (Обсуждение | вклад)
(Новая: {{TOCright}} = Оценки = {|class = "wide sortable" ! | Студент || №1 (0.7) || №2 (0.7) || №3 (1.5) || Рецензирование №3 (0.3) || №4 (1.5) || Реце...)
К следующему изменению →

Версия 14:05, 2 февраля 2015

Оценки

Студент	№1 (0.7)	№2 (0.7)	№3 (1.5)	Рецензирование №3 (0.3)	№4 (1.5)	Рецензирование №4 (0.3)	Дополнительно	Сумма за семестр (5)	Оценка
Апишев Мурат
Афанасьев Кирилл
Готман Мария
Дойков Никита
Козлов Владимир
Колмаков Евгений
Корольков Михаил
Лисяной Александр
Лукашкина Юлия
Ожерельев Илья
Родоманов Антон
Сендерович Никита
Славнов Константин
Тюрин Александр
Хальман Михаил
Хомутов Никита
Чистяков Александр
Шапулин Андрей

Задание считается сданным на момент получения проверяющим письма с отчётом (и кодом, если это указано в задании), при условии отсутствия необходимости внесения дополнений и исправлений.
Штраф за просрочку сдачи заданий начисляется из расчета 0.05 балла за сутки.
Для допуска к экзамену необходимо сдать как минимум два задания: хотя бы одно из первых двух и хотя бы одно из последних двух.
Балл за рецензирование можно получить только при условии сдачи соответствующего задания.
Итоговая оценка по курсу — минимум из суммы баллов за семестр и оценкой на экзамене. Округление делается по стандартным правилам.
Студенты, не набравшие баллов достаточно для получения положительной оценки, к экзамену не допускаются. На каждой следующей итерации сдачи экзамена максимальный балл каждой задачи уменьшается вдвое. При этом можно брать по несколько задач каждого задания, но не больше $2^{n-1}$ , где $n$ — номер итерации сдачи экзамена. Баллы за рецензирование можно получить только на первой итерации.