Комбинаторные и логические методы анализа данных (курс лекций, С.И. Гуров)

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
Строка 19: Строка 19:
# 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.
# 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.
# 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.
 +
 +
[[Media:C&LM_exam_questions.pdf|Вопросы к экзамену]]
== Материалы ==
== Материалы ==
 +
[[Media:C&LM-DA_0-Intr.pdf|Введение]]
# [[Media:C&LM-DA_1-Inf-PR.pdf|Информационный подход в распознавании образов]]
# [[Media:C&LM-DA_1-Inf-PR.pdf|Информационный подход в распознавании образов]]
# [[Media:C&LM-DA_2-PET.pdf|Теория перечисления Пойа]]
# [[Media:C&LM-DA_2-PET.pdf|Теория перечисления Пойа]]

Версия 14:16, 6 июня 2016

Обязательный курс магистерской программы кафедры ММП ВМК МГУ, читаемый в 10-м семестре (2-й семестр магистратуры).

Лектор: Гуров Сергей Исаевич

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.

Экзамен

Экзамен по курсу состоится 21 июня, ауд. 523, начало в 9-00. Консультация состоится 18 июня, с 12:00, ауд. 530.

Процедура экзамена:

  1. Билет содержит 2 вопроса. Как обычно, могут быть заданы уточняющие или дополнительные вопросы, а также выдана задача (задачи).
  2. 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.
  3. 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.
  4. 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.

Вопросы к экзамену

Материалы

Введение

  1. Информационный подход в распознавании образов
  2. Теория перечисления Пойа
  3. Структурный подход в распознавании образов (часть 1, часть 2)
  4. Математика коллективных решений (часть 1, часть 2)
  5. Линейные рекуррентные последовательности
  6. Комбинаторные методы в анализе структур (часть 1, часть 2)
  7. Случайные графы
  8. Решение булевых уравнений
Личные инструменты