Машинное обучение (семинары, ВМК МГУ)
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
(→Весенний семестр 2015/2016) |
(→Расписание занятий) |
||
| Строка 78: | Строка 78: | ||
| [https://github.com/esokolov/ml-course-msu/blob/master/ML15-spring/lecture-notes/Sem03_ensembles.pdf Конспект] | | [https://github.com/esokolov/ml-course-msu/blob/master/ML15-spring/lecture-notes/Sem03_ensembles.pdf Конспект] | ||
| [https://github.com/esokolov/ml-course-msu/blob/master/ML15-spring/homeworks/Sem03_ensembles_hw.pdf Домашнее задание] | | [https://github.com/esokolov/ml-course-msu/blob/master/ML15-spring/homeworks/Sem03_ensembles_hw.pdf Домашнее задание] | ||
| + | |- | ||
| + | |11 марта | ||
| + | |align="center"|Семинар 4 | ||
| + | | | ||
| + | Композиционные методы: | ||
| + | * Разложение ошибки на шум, смещение и разброс (bias-variance decomposition) | ||
| + | * Смещение и разброс метода k ближайших соседей | ||
| + | * Бутстрэп | ||
| + | * Бэггинг, его смещение и разброс | ||
| + | * Случайные леса, out-of-bag-оценки | ||
| + | * Связь случайных лесов с метрическими методами | ||
| + | | [https://github.com/esokolov/ml-course-msu/blob/master/ML15-spring/lecture-notes/Sem04_ensembles.pdf Конспект] | ||
| + | | [https://github.com/esokolov/ml-course-msu/blob/master/ML15-spring/homeworks/Sem04_ensembles_hw.pdf Домашнее задание] | ||
|} | |} | ||
Версия 08:34, 11 марта 2016
|
|
|
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.
- В течение семестра будут проводиться конкурсы по анализу данных. Каждый конкурс оценивается по 15-балльной шкале. За первое, второе и третье место выставляется 15, 13 и 11 баллов соответственно при условии, что студенты выступят с докладом о своем решении (в противном случае они получают 10 баллов). За места с четвертого и по самое последнее, превосходящее бейзлайн, выставляется от 10 до 1 баллов по равномерной сетке. Если все присланные группой решения будут тривиальными, то преподаватель имеет право снизить максимальную оценку до 10 или до 5 баллов.
- Оценка за работу в семестре равна сумме оценок за проверочные работы, практические задания и конкурсы.
- Если оценка за работу в семестре не меньше 100% от максимальной оценки за проверочные и лабораторные работы, то студент освобождается от написания итоговой контрольной и получает допуск к экзамену автоматом.
- Если оценка за работу в семестре не меньше 80% от максимальной оценки за проверочные и лабораторные работы и конкурсы, 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.
Весенний семестр 2015/2016
Расписание занятий
Занятия проходят в ауд. 582 по пятницам, начало в 8:45.
| Дата | Номер | Тема | Материалы | Д/З |
|---|---|---|---|---|
| 12 февраля | Семинар 1 |
EM-алгоритм:
| Конспект | Домашнее задание |
| 19 февраля | Семинар 2 |
Композиционные методы:
| Конспект | Домашнее задание |
| 4 марта | Семинар 3 |
Композиционные методы:
| Конспект | Домашнее задание |
| 11 марта | Семинар 4 |
Композиционные методы:
| Конспект | Домашнее задание |
Практические задания
Решения желательно присылать сразу в двух форматах:
- ссылка для просмотра ноутбука на NBViewer или GitHub
- файл с ноутбуком во вложении
За каждый день просрочки из оценки вычитается 0.2 балла.
| Задание | Тема | Дата выдачи | Срок сдачи | Условие |
|---|---|---|---|---|
| Лабораторная работа 1 | Линейные методы | 29.02.2016 | 14.03.2016 | Условие |
Виртуальная машина с питоном и библиотеками
Полезные ссылки: см. репозиторий.
Соревнования
| Задание | Тема | Дата начала | Дата окончания | Ссылка |
|---|---|---|---|---|
| Соревнование 1 | Предскажите вероятность победы команды в Dota 2 | 18.02.2016 | 13.03.2016 | https://kaggle.com/join/cmcmlspring20161 |
Все студенты должны прислать краткий отчет о своем решении и код, воспроизводящий результат.
Оценки
https://docs.google.com/spreadsheets/d/1vK3gM6sAj2TEqO9mPhm5cIuNSmpsw3CIpQnb4G4Dguo/edit?usp=sharing
