Комбинаторные и логические методы анализа данных (курс лекций, С.И. Гуров)
Материал из MachineLearning.
Обязательный курс магистерской программы кафедры ММП ВМК МГУ, читаемый в 10-м семестре (2-й семестр магистратуры).
Лектор: Гуров Сергей Исаевич
Содержание |
Аннотация
Курс направлен на изучение теоретических основ современных методов анализа данных, их свойств и применения при решении практических задач и углубляет сведения, полученные студентами при изучении курсов Алгоритмы, модели, алгебры, Прикладная алгебра, Дискретная математика, Алгебраические методы обработки данных.
В курсе рассматриваются информационный и структурный подходы в распознавании образов, математические методы выработки коллективных решений, комбинаторные методы в анализе структур, случайные графы. Изучаются математические основы построения алгоритмов анализа данных: теория перечисления Пойа, линейные рекуррентные последовательности, методы решения булевых уравнений.
Курс поддерживается практическими занятиями, на которых решаются задачи по некоторым темам.
Материалы
Экзамен
Процедура экзамена:
- Билет содержит 2 вопроса. Как обычно, могут быть заданы уточняющие или дополнительные вопросы, а также выдана задача (задачи).
- Перед началом ответа на вопросы билета студент отвечает без подготовки на 2-3 вопроса из Теорминимума (время на обдумывание ответа – не более 1-1,5 мин.). Незнание ответа на любой из вопросов Теорминимума автоматически влечёт неудовлетворительную оценку за экзамен. Успешная сдача Теорминимума ещё не обеспечивает положительной оценки за экзамен.
- При подготовке к ответу на вопросы билета можно пользоваться любыми источниками, в т. ч. интернетом. С началом ответа на билет (дополнительные вопросы, решение задач) пользоваться чем-либо уже нельзя.
- В 9:00 приступит к экзамену не более 5-6 чел., так что группе имеет смысл определиться, кто подойдёт к началу экзамена, а кто позже: практика показывает, что экзамен может затянуться, а ждать в аудитории час-два и более очереди отвечать – крайне утомительно.
