Алгоритмы, модели, алгебры (курс лекций, Ю.И. Журавлев, А.Г. Дьяконов)
Материал из MachineLearning.
Алгоритмы, модели, алгебры (курс на ВМК до 2015 года)
Содержание |
АЛГОРИТМЫ, МОДЕЛИ, АЛГЕБРЫ (название условное, курс посвящён анализу данных)
- Обязательный курс для магистров каф. ММП 1 г/о, читается в 1-м (9-м) семестре.
- Лекции — 32 часа, семинаров - 32 часа.
- Экзамен.
- За курс отвечает кафедра Математических методов прогнозирования.
- Автор программы: профессор А. Г. Дьяконов.
Аннотация
Курс посвящён решению прикладных задач анализа данных. Разбираются реальные задачи и бизнес-кейсы. Студенты пишут и настраивают алгоритмы на языках Python, R, M(Matlab).
Семинары посвящены
- докладам по решению прикладных задач (с презентациями),
- опросам по выполнению домашнего задания,
- обучению программированию на скриптовых языках (для тех, у кого их не было в бакалавриате),
- мозговому штурму по решению задач и обсуждению решений,
- написанию контрольных работ, решению аналитических задач, работе над ошибками.
Система оценивания
В течение семестра студенты получают задания.
При сдаче правильно выполненного задания в срок студент не получает штрафных баллов.
В противном случае - он получает от 1 до 10 штрафных баллов.
Штраф в 10 баллов допустим за позднюю сдачу (даже если решение верное) в случае отсутствия уважительных причин (болезнь, подтверждаемая справкой, и т.п. - см. требования учебной части).
На экзамене также за неверные ответы студент получает штрафные баллы.
Итоговая оценка формируется следующим образом:
- до 10 штрафных баллов включительно - отлично,
- до 20 штрафных баллов включительно - хорошо,
- до 30 штрафных баллов включительно - удовлетворительно.
Содержание курса
Наполняется по мере необходимости.
Число | Занятие | Тема | Замечания |
---|---|---|---|
03.09.14 | лекция | Вводное занятие: цели курса, материалы, правила, участие в соревнованиях. | |
03.09.14 | семинар | Тест на знание основ машинного обучения. | |
03.09.14 | дз | Регистрация на платформе kaggle.com (каждый участник в четверг должен иметь действующий логин), регистрация на данном ресурсе (по возможности), исследование платформы kaggle (уметь назвать несколько задач с платформы, их постановку, функционал качества, методы, которые использовали участники). |
|- | 01.10.14 | Домашнее задание №1: Соревнование Learning Social Circles in Networks по определению кругов в эго-подграфах графа социальной сети (задача, данные, их загрузка, редакторское расстояние), приложения анализа социальных сетей.
Анализ социальных сетей, определение кругов пользователей: динамические графы, приложения анализа социальных сетей, погружение графов в признаковое пространство, сходство вершин, важность вершин. | слайды лекции 2 (zip, jpg 8Mb), книга [1], код для загрузки данных |-
Литература
Наполняется по мере необходимости.