Машинное обучение (семинары, ВМК МГУ)

Материал из MachineLearning.

Перейти к: навигация, поиск

Содержание

Новости

Выставление оценки за курс

Оценка за работу в семестре и допуск к экзамену:

  1. На семинарах изучается определенное число тем, по каждой из которых проводится проверочная работа.
  2. Проверочная работа состоит из нескольких задач, за решение каждой из которых дается определенное число баллов. Максимальная сумма баллов, которую можно набрать за проверочную работу, равна пяти.
  3. Если студент набирает за проверочную работу три балла или больше, то считается, что он закрыл соответствующую тему.
  4. Оценка за работу в семестре равна средней оценке за проверочные работы.
  5. Для получения допуска к экзамену необходимо закрыть все темы.
  6. Если у студента на конец семестра есть незакрытые темы, то в день экзамена он решает контрольную работу, в которую входят задачи по всем таким темам. Если студент справляется со всеми задачами, то он получает допуск и сдает экзамен в день первой пересдачи. В противном случае на первой пересдаче ему выдается контрольная, в которую входят задачи, аналогичные не решенным в прошлый раз, и так далее. Когда студент справляется со всеми задачами, ему выставляется три балла за работу в семестре. Более того, оценка за экзамен ограничивается сверху тремя баллами.
  7. В конце семестра будет проведена контрольная работа, на которой будет дана еще одна попытка решить задачи, не решенные на проверочных работах (и, соответственно, закрыть незакрытые темы).
  8. После каждого семинара студентам выдается домашняя работа. Ее выполнение не проверяется, однако задачи из нее могут войти в проверочную работу.

Выставление итоговой оценки:

  1. Оценка за работу в семестре округляется до ближайшего целого числа (.5 округляется вверх).
  2. Итоговая оценка находится по следующей таблице:
Семестр Экзамен Итог
3 3 3
3 4 3
3 5 4
4 3 3
4 4 4
4 5 5
5 3 4
5 4 5
5 5 5

Осенний семестр 2012

Расписание занятий

Дата Тема Материалы Д/З
11 сентября Семинар 1. Метрические методы:
  • проблемы метода k ближайших соседей
  • функции расстояния
18 сентября Семинар 2. Метрические методы:
  • методы быстрого поиска ближайших соседей
  • locality-sensitive hashing
25 сентября Семинар 3. Решающие деревья:
  • методы построения
  • функционалы качества
  • cost-complexity pruning

Оценки

Страницы курса прошлых лет

2012 год

Личные инструменты