Комбинаторные и логические методы анализа данных (курс лекций, С.И. Гуров)
Материал из MachineLearning.
(→Материалы) |
|||
| Строка 10: | Строка 10: | ||
Курс поддерживается практическими занятиями, на которых решаются задачи по некоторым темам. | Курс поддерживается практическими занятиями, на которых решаются задачи по некоторым темам. | ||
| + | <!-- | ||
== Экзамен == | == Экзамен == | ||
| - | |||
| - | |||
Процедура экзамена: | Процедура экзамена: | ||
| Строка 19: | Строка 18: | ||
# 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. | ||
| - | + | --> | |
| - | + | ||
| - | + | ||
| - | + | ||
== Материалы == | == Материалы == | ||
| - | [[Media:C&LM- | + | [[Media:C&LM-DA-2016-lecture-notes.pdf|Конспект лекций]] |
| - | + | ||
| - | + | ||
| - | + | ||
| - | + | ||
| - | + | ||
| - | + | ||
| - | + | ||
| - | + | ||
[[Категория:Учебные курсы]] | [[Категория:Учебные курсы]] | ||
Версия 15:32, 16 декабря 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.
