Машинное обучение (РЭУ)

Материал из MachineLearning.

Версия 17:17, 26 апреля 2016

Краткое описание

Курс ведется для магистров РЭУ им.Г.В.Плеханова. В курсе рассматриваются основные задачи анализа данных и обучения по прецедентам: классификация, кластеризация, регрессия, понижение размерности, ранжирование, коллаборативная фильрация. По изложению для каждой рассматриваемой задачи изучаются математические основы методов, лежащие в их основе предположения о данных, взаимосвязи методов между собой и особенности их практического применения. Большое внимание уделено освоению практических навыков анализа данных, отрабатываемых на семинарах, которое будет вестись с использованием языка python и соответствующих библиотек для научных вычислений. От студентов требуются знания линейной алгебры, математического анализа и теории вероятностей.

Задания

N1 - Проверка работы метода K-NN

Срок: до 14 февраля.

скачать задание

N2 - Применение метода K-NN для распознавания цифр

Срок: до 14 февраля.

скачать задание

N3 - Поиск наилучшей модели для оценки съедобности грибов

Срок: до 23:59 24 апреля.

скачать задание и данные

Необходимо: разработать модель, дающую 100% точность на кросс-валидации и отослать мне ipynb файл кода и файл прогнозов для тестового множества в формате - как указано в файле.

Помощь по заданию:

Пример преобразования признаков и подбора параметров модели для другого датасета.

Для работы демонстрационного примера и выполнения задания понадобятся полезные модули отсюда. Главным образом - модуль feature transformations.py, содержащий one-hot и вероятностное кодирование признаков.

N4 - Предсказание, откликнется ли клиент на новую услугу банка

Срок: до 23:59 24 апреля.

Вам необходимо добиться максимально возможной точности по кросс валидации. Вам нужно подобрать параметр K и метрику для метода ближайших соседей, минимальное число объектов в листе и impurity function для дерева решений и параметр регуляризации C (рекомендуется перебирать C=10**-5,10**-4,...10**5), а также тип регуряризации (L1/L2) для логистической регресии. После чего результаты оформить в виде таблицы - для какого метода какие параметры по какой сетке значений перебирались, какие значения параметров оказались наилучшими и какой метод в целом оказался самым лучшим. Мне нужно прислать только ipynb файл c таблицей результатов и кодом. Естественно, все дискретные признаки вначале необходимо заменить их one-hot-encoding преобразованиями и проверить - добавление дискретных признаков улучшает точность или нет.

скачать задание и данные

Помощь по заданию:

Пример преобразования признаков и подбора параметров модели для другого датасета.

Для работы демонстрационного примера и выполнения задания понадобятся полезные модули отсюда. Главным образом - модуль feature transformations.py, содержащий one-hot и вероятностное кодирование признаков.

N5 - На стадии формирования...

Пройденные теоретические темы

• Задачи машинного обучение: обучение с учителем и без учителя, регрессия, классификация, кластеризация.
• Метод ближайших соседей. Алгоритм метода для регрессии и классификации.
• Обобщение метода ближайших соседей через веса.
• Метод решающих деревьев для классификации и регрессии.
• Упрощение решающих деревьев. Pruning.
• Работа с дискретными признаками: one-hot кодирование и вероятностное кодирование.
• Характер зависимости разных методов машинного обучения от масштабирования признаков.
• Методы линейной классификации. Настройка весов.
• Логистическая регрессия. Функция цены для логистической регрессии.

Пройденные практические темы

• Язык программирования Python
• Математическая библиотека numpy
• Основы работы с библиотекой машинного обучения scikit-learn.

Презентации некоторых лекций

Введение

Метод ближайших соседей

Метод решающих деревьев

Методы линейной классификации. Логистическая регрессия.

Метод опорных векторов

Ядерное обобщение метода опорны векторов

Материалы для самостоятельного изучения (необходимы для решения домашних работ)

• Совсем короткие демонстрации Python, Numpy, методов визуализации и настройки прогнозирующих моделей.
• A Crash Course in Python for Scientists
• Numpy
• Matplotlib
• Scipy Lecture Notes
• Pandas
• Scikit-learn

Интересно

Разборы решений соревнований по анализу данных

Дополнительные материалы, если что-то непонятно

• Видеолекции К.В.Воронцова по машинному обучению
• machinelearning.ru
• Одна из классических и наиболее полных книг по машинному обучению. Elements of Statistical Learning (Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman)

Python

• Официальный сайт
• Библиотеки: NumPy, Pandas, SciKit-Learn, Matplotlib.
• Небольшой пример для начинающих: краткое руководство с примерами по Python 2

• Лекции Scientific Python
• Книга: Wes McKinney «Python for Data Analysis»
• Коллекция интересных IPython ноутбуков