Машинное обучение (РЭУ)

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(N1 - Проверка работы метода K-NN)
(N3 - Поиск наилучшей модели для оценки съедобности грибов)
Строка 21: Строка 21:
===N3 - Поиск наилучшей модели для оценки съедобности грибов===
===N3 - Поиск наилучшей модели для оценки съедобности грибов===
 +
 +
====Срок: до 24 апреля.====
[[Media:REU_ML-Mushrooms.zip‎|скачать задание и данные]]
[[Media:REU_ML-Mushrooms.zip‎|скачать задание и данные]]
 +
 +
Необходимо: разработать модель, дающую 100% точность на кросс-валидации и отослать мне ipynb файл кода и файл прогнозов для тестового множества в формате - как указано в файле.
Помощь по заданию:
Помощь по заданию:

Версия 17:33, 18 апреля 2016


Содержание

Краткое описание

Курс ведется для магистров РЭУ им.Г.В.Плеханова. В курсе рассматриваются основные задачи анализа данных и обучения по прецедентам: классификация, кластеризация, регрессия, понижение размерности, ранжирование, коллаборативная фильрация. По изложению для каждой рассматриваемой задачи изучаются математические основы методов, лежащие в их основе предположения о данных, взаимосвязи методов между собой и особенности их практического применения. Большое внимание уделено освоению практических навыков анализа данных, отрабатываемых на семинарах, которое будет вестись с использованием языка python и соответствующих библиотек для научных вычислений. От студентов требуются знания линейной алгебры, математического анализа и теории вероятностей.

Задания

N1 - Проверка работы метода K-NN

Срок: до 14 февраля.

скачать задание

N2 - Применение метода K-NN для распознавания цифр

Срок: до 14 февраля.

скачать задание

N3 - Поиск наилучшей модели для оценки съедобности грибов

Срок: до 24 апреля.

скачать задание и данные

Необходимо: разработать модель, дающую 100% точность на кросс-валидации и отослать мне ipynb файл кода и файл прогнозов для тестового множества в формате - как указано в файле.

Помощь по заданию:

Пример преобразования признаков и подбора параметров модели для другого датасета.

Для работы демонстрационного примера и выполнения задания понадобятся полезные модули отсюда. Главным образом - модуль feature transformations.py, содержащий one-hot и вероятностное кодирование признаков.

N4 - Предсказание, откликнется ли клиент на новую услугу банка

скачать задание и данные

Помощь по заданию:

Пример преобразования признаков и подбора параметров модели для другого датасета.

Для работы демонстрационного примера и выполнения задания понадобятся полезные модули отсюда. Главным образом - модуль feature transformations.py, содержащий one-hot и вероятностное кодирование признаков.

N5 - Определение зарплаты по описанию вакансии в интернете

Срок: до 15 мая.

Участвовать

Успеваемость

Выполненность домашних работ

Лекции

Введение

Метод ближайших соседей

Туториалы

Полезные ссылки

Машинное обучение

Python

Личные инструменты