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

Материал из MachineLearning.

Версия от 13:27, 6 февраля 2015; Riabenko (Обсуждение | вклад)

(разн.) ← Предыдущая | Текущая версия (разн.) | Следующая → (разн.)

Содержание

1 Оценки
2 Ссылки

Оценки

Студент	№1 (0.6)	№2 (0.6)	№3 (1.4)	Рецензирование №3 (0.3)	№4 (1.4)	Рецензирование №4 (0.3)	Дополнительно	Сумма за семестр	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 письма с отчётом при условии отсутствия необходимости внесения дополнений и исправлений.
Штраф за просрочку заданий начисляется из расчёта 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.
Источники дополнительных баллов:
- мини-курс «R Programming» (https://www.coursera.org/course/rprog) — 0.5 балла;
- мини-курс «Statistical Inference» (https://www.coursera.org/course/statinference) — 0.3 балла;
- мини-курс «Regression Models» (https://www.coursera.org/course/regmods) — 0.3 балла;
- курс «Methods of model selection» (http://ium.mccme.ru/s15/s15-spokoinyii.html) — 2 балла.
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.