Спецкурс «Прикладные задачи анализа данных»

Материал из MachineLearning.

Содержание 1 Объявление 2 Слушатели 3 Лекции 4 Аннотация 5 Отчётность 6 Ссылки 7 Ещё ссылки

Объявление

Спецкурс начал работу 16 сентября (понедельник) в 16:20 (5я пара).

Лектор: Дьяконов Александр

Важно! Для участия в спецкурсе необходимо было зарегистрироваться. Сейчас регистрация уже закрыта. Желающие прослушать спецкурс могут дождаться следующего года.

Основная цель: практика решения современных задач классификации, прогнозирования, регрессии, рекомендации и т.п., подготовка участников к соревнованиям на платформах Kaggle и Algomost.

Мероприятие проходит в двух режимах:

• спецкурса – лекции о решении прикладных задач, обучение некоторым системам анализа данных (например R) и т.п.
• спецсеминара – обсуждение решаемых задач, выработка общих стратегий, разделение работы в рамках участия в соревновании одной командой, мозговой штурм и т.п.

Важно: от участников потребуется выполнение нетривиальных практических заданий!

Слушатели

Список не является верным - будет правиться.

ФИО	рег	задание 1	задание 2	задание 3
Файзи Вахиб	маг	LB
Рыжков Александр Михайлович	417	LB
Oleg Kharatsidi	417	LB
Шаповалов Никита Анатольевич	201	LB
Адимов Арсений Владимирович	205	LB
Рысьмятова Анастасия Александровна	214	LB
Тавыриков Юрий Евгеньевич	205	LB-2
Трофимов Михаил Игоревич	МФТИ4	LB
Шадриков Андрей	417	LB
Кульпинов Владимир Константинович	202	LB
Бырдин Александр Владимирович	МФТИ4	LB-3
Кудрявцев Георгий Алексеевич	206	LB-1
Софиюк Константин Сергеевич	206	LB
Долганов Станислав Викторович	206	LB
Тихонов Глеб Николаевич	513	LB
Купляков Денис	203	LB
Зак Евгений	507	LB
Шабашев Фёдор Маркович	417	LB
Ломов Никита	417	LB
Алёшин Илья	417	LB
Славнов Константин Анатольевич	317	LB
Гавриков Михаил Игоревич	517	---
Чепарухин Сергей Игоревич	214	---
Ромов Петр Алексеевич	517	---
Фонарев Александр Юрьевич	517	---
Дорофеев Николай Юрьевич	Яндекс	---
Федорова Дарья Дмитриевна	ВМК2	---
Чабаненко Владислав Дмитриевич	204	---
Игнатов Алексей Николаевич	416	---
Каледин Станислав Витальевич	МФТИ4	---
Шевцова Алена	ВМКвып	---

Лекции

Число	Лекция	Материалы, замечания
16.09.13	Решение задачи [The Big Data Combine Engineered by BattleFin] - прогноз цены на основе многомерного ряда и анонимизированных признаков. Загрузка данных, простые модели, линейная регрессия и случайный лес, сравнение R и MATLAB.	Домашнее задание: решить задачу (отчёт). Материалы см. в [ветке форума] соревнования.
07.10.13	Разбор первого домашнего задания.

Аннотация

2do

Автор программы: Дьяконов Александр Геннадьевич

Отчётность

• отчёты по решению конкурсных задач (доклады с презентацией + исходники)
• зачёт с оценкой в конце семестра

Ссылки

• Научно-популярная лекция «Введение в анализ данных» (PDF, 1.4 Мб)

Вводная лекция, которая написана для просеминара.

• Анализ данных, обучение по прецедентам, логические игры, системы WEKA, RapidMiner и MatLab (практикум на ЭВМ кафедры математических методов прогнозирования)

Глава 12 «Шаманство в анализе данных».

• Научно-популярная лекция «Шаманство в анализе данных» (1.21Мб)

Переработка предыдущего источника в научно-популярную лекцию.

• Научно-популярная лекция «Чему не учат в анализе данных и машинном обучении»

Рассказываются тонкости решения задач, которые умалчиваются в основных курсах.

• Прогнозирование рядов соревнования «Tourism Forecasting Part Two» (414Кб)

Подробное описание некоторых простых алгоритмов для прогнозирования туристических временных рядов.

• Страница спецсеминара «Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей»

Приведены ссылки на сайты с данными реальных задач анализа данных.

Ещё ссылки

• Использование системы R в анализе данных

Неплохая короткая демка про соревнования в анализе данных, платформы для соревнований и возможности системы R.