MIPT ML 2016 Spring

Материал из MachineLearning.

Перейти к: навигация, поиск

Курс посвящен Основной задачей курса является

Лекторы: Анастасия Зухба, Константин Воронцов. Семинаристы: Алексей Романенко, Борис Коваленко, Ашуха Арсений,

Все вопросы по курсу можно задать через систему piazza. Анонимные отзывы по курсу можно отправить через --

Содержание

Расписание занятий

В 2016 году курс читается по пятницам в корпусе , начало в (лекция) и (семинар).

Дата № занятия Занятие Материалы
12 февраля 2016 1 Задачи обучения по прецедентам. Supervised, unsupervised и semi-supervised обучение. Понятия переобучения и обобщающей способности. Скользящий контроль (cross-validation).
19 февраля 2016 2 Метрические алгоритмы классификации. Обобщённый метрический классификатор, понятие отступа. Метод ближайших соседей (kNN) и его обобщения. Подбор числа k по критерию скользящего контроля. Отбор эталонных объектов. алгоритм СТОЛП.
26 февраля 2016 3 Построение метрик и отбор признаков. Стандартные метрики. Оценивание качества метрики. Проклятие размерности. Жадный алгоритм отбора признаков.
4 марта 2016 4 Логические закономерности. Статистический критерий информативности Ic(',Xl): смысл и способы вычисления. Энтропийный критерий информативности, информационный выигрыш IGainc(',Xl). Многоклассовые варианты критериев. Индекс Gini. Задача перебора конъюнкций. “Градиентный” алгоритм синтеза конъюнкций и его частные случаи: жадный алгоритм, стохастический локальный поиск, стабилизация, редукция.
11 марта 2016 5 Бинаризация признаков, алгоритм выделения информативных зон. Решающие списки. Решающие деревья: принцип работы. Разбиение пространства объектов на подмножества, выделяемые конъюнкциями терминальных вершин. Алгоритм ID3. Пре-прунинг и пост-прунинг.
18 марта 2016 6 Знакомство с идеей композиции алгоритмов. Random Forest, Беггинг, RSM, стекинг.
25 марта 2016 7 Линейная классификация. Непрерывные аппроксимации пороговой функции потерь. Метод минимизации аппроксимированного эмпирического риска. SG, SAG. Связь минимизации аппроксимированного эмпирического риска и максимизации совместного правдоподобия данных и модели. Регуляризация (l1, l2, elastic net). Вероятностный смысл регуляризаторов. Примеры различных функций потерь и классификаторов. Эвристический вывод логистической функции потерь.
1 апреля 2016 8 Метод опорных векторов. Оптимизационная задача с ограничениями в виде неравенств и безусловная. Опорные векторы. Kernel trick.
8 апреля 2016 9 Задача снижения размерности пространства признаков. Идея метода главных компонент

(PCA). Связь PCA и сингулярного разложения матрицы признаков (SVD). Вычисление SVD в пространствах высокой размерности методом стохастического градиента (SG SVD). ||

15 апреля 2016 10 Многомерная линейная регрессия. Геометрический и аналитический вывод. Регуляризация в задаче регрессии. Непараметрическая регрессия. Формула Надарая-Ватсона. Регрессионные деревья.
22 апреля 2016 11 Байесовская классификация и регрессия. Функционал риска и функционал среднего риска. Оптимальный байесовский классификатор и теорема о минимизации среднего риска. Наивный байесовский классификатор.
29 апреля 2016 12 Восстановление плотности: параметрический и непараметрический подход. Метод Парзеновского окна. Параметрический подход на примере нормального дискриминантного анализа. Линейный дискриминант Фишера. Логистическая регрессия.
6 мая 2016 13 Задача прогнозирования временного ряда, примеры задач. Составление матрицы регрессии, адаптация весов регрессоров во времени.
13 мая 2016 14 Задача кластеризации. Аггломеративная и дивизионная кластеризация. Алгоритмы k-Means. Кластеризация с помощью EM-алгоритма (без вывода M-шага). Формула Ланса-Уилльямса.
20 мая 2016 15 ЗМетод обратного распространения ошибок. Основная идея. Основные недостатки и способы их устранения. Выбор начального приближения, числа слоёв, числа нейронов скрытого слоя в градиентных методах настройки нейронных сетей. Методы ускорения сходимости. Метод оптимального прореживания нейронной сети.

Семинары

Семинарист 1

Таблица с результатами находится [www.vk.com здесь].

Новости:

Практические задания:

  1. 1
  2. 2

Система выставления оценок по курсу:

  1. 1
  2. 2


Семинарист 1

Таблица с результатами находится [www.vk.com здесь].

Новости:

Практические задания:

  1. 1
  2. 2

Система выставления оценок по курсу:

  1. 1
  2. 2

Литература

  1. К. В. Воронцов Математические методы обучения по прецедентам

Страницы курса прошлых лет

--

См. также

Личные инструменты