Математические методы распознавания образов (курс лекций, В.В.Китов)

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(Обобщения методов через ядра Мерсера)
(Программа курса)
Строка 53: Строка 53:
===[https://yadi.sk/i/OpjStjO-6G9N1Q Ансамбли прогнозирующих алгоритмов. Смещение и дисперсия моделей]===
===[https://yadi.sk/i/OpjStjO-6G9N1Q Ансамбли прогнозирующих алгоритмов. Смещение и дисперсия моделей]===
-
 
-
===[https://yadi.sk/i/BzsGrci40Kwmgw Метод главных компонент]===
 
-
 
-
[https://yadi.sk/i/CpG1xsrR3Q3UAZ Свойства симметричных матриц, положительно определенные матрицы, векторное дифференцирование.]
 
===[https://yadi.sk/i/JLKQrfUW3Q3UHM Бустинг]===
===[https://yadi.sk/i/JLKQrfUW3Q3UHM Бустинг]===
===[https://yadi.sk/i/rDn3NOIFtDc4WQ Усовершенствования бустинга]===
===[https://yadi.sk/i/rDn3NOIFtDc4WQ Усовершенствования бустинга]===
 +
+[https://yadi.sk/i/OJiKEw0dg65omA LogitBoost]
 +
 +
===[https://yadi.sk/i/BzsGrci40Kwmgw Метод главных компонент]===
 +
+[https://yadi.sk/i/CpG1xsrR3Q3UAZ Свойства симметричных матриц, положительно определенные матрицы, векторное дифференцирование.]
==Весенний семестр==
==Весенний семестр==
-
===[https://yadi.sk/i/retsLM0q3Q3UK8 Байесовское решающее правило. Предположение наивного Байеса. Генеративные и дискриминативные модели. Примеры генеративных моделей]===
+
===[https://yadi.sk/i/retsLM0q3Q3UK8 Байесовское решающее правило. Примеры генеративных моделей]===
===[https://yadi.sk/i/sp_Jsg9-3XKuCL Отбор признаков]===
===[https://yadi.sk/i/sp_Jsg9-3XKuCL Отбор признаков]===

Версия 11:49, 7 декабря 2020

Содержание

Курс посвящен алгоритмам машинного обучения (machine learning), которые сами настраиваются на известных данных, выделяя их характерную структуру и взаимосвязи между ними, для их прогнозирования, анализа, компактного описания и визуализации. Основной акцент курса сделан на задачах предсказания дискретных величин (классификация) и непрерывных величин (регрессия), хотя в курсе также рассматриваются смежные области - эффективное снижение размерности пространства, выделение наиболее значимых признаков для предсказания, методы оценивания и сравнения вероятностных распределений, рекомендательные системы и планирование экспериментов.

Лектор: Виктор Китов

Семинарист: Евгений Соколов

Видеозаписи занятий: ссылка

Курс читается студентам 3 курса кафедры «Математические методы прогнозирования» ВМиК МГУ, магистрам, зачисленным на эту кафедру, и не проходивших ранее аналогичных курсов, а также для всех желающих. На материал данного курса опираются последующие кафедральные курсы.

По изложению, рассматриваются математические основы методов, лежащие в их основе предположения о данных, взаимосвязи методов между собой и особенности их практического применения.

Курс сопровождается семинарами, раскрывающими дополнительные темы курса и отрабатывающими навыки практического применения рассматриваемых методов. Практическое использование методов машинного обучения в основном будет вестись с использованием языка python и соответствующих библиотек для научных вычислений.

От студентов требуются знания линейной алгебры, математического анализа, теории вероятностей, математической статистики и методов оптимизации. Практические задания должны выполняться с использованием языка Python и его научных библиотек.

Программа курса

Осенний семестр

Введение в машинное обучение

Метод ближайших центроидов и K ближайших соседей

Сложность моделей. Подготовка данных

Метрики близости

Оптимизация метода K ближайших соседей

Линейная регрессия и ее обобщения

Метод стохастического градиентного спуска

Линейная классификация

Оценивание классификаторов

Метод опорных векторов

+вывод двойственной задачи для классификации опорных векторов

Обобщения методов через ядра Мерсера

+начало доказательства, что ridge-регрессия допускает обобщение через ядра

Решающие деревья

Ансамбли прогнозирующих алгоритмов. Смещение и дисперсия моделей

Бустинг

Усовершенствования бустинга

+LogitBoost

Метод главных компонент

+Свойства симметричных матриц, положительно определенные матрицы, векторное дифференцирование.

Весенний семестр

Байесовское решающее правило. Примеры генеративных моделей

Отбор признаков

Выпуклые функции

EM-алгоритм

Смеси распределений

Разделение смеси многомерных нормальных распределений

Тематические модели

Вывод EM для PLSA

Сингулярное разложение

Доказательство основных свойств.

Ядерно-сглаженные оценки плотности

Кластеризация

Обнаружение аномалий

Рекомендательные системы

Активное обучение

Нелинейное снижение размерности

Частичное обучение

Рекомендуемые ресурсы по Python

Личные инструменты