Машинное обучение (курс лекций, В.В.Китов)/2015-2016

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
Строка 12: Строка 12:
От студентов требуются знания линейной алгебры, математического анализа и теории вероятностей. Знание математической статистики, методов оптимизации и какого-либо языка программирования желательно, но не обязательно.
От студентов требуются знания линейной алгебры, математического анализа и теории вероятностей. Знание математической статистики, методов оптимизации и какого-либо языка программирования желательно, но не обязательно.
-
Курс во многом пересекается с курсом [[Машинное обучение (курс лекций, К.В.Воронцов)|К.В.Воронцова]], с которым также рекомендуется ознакомиться.
+
Курс во многом пересекается с [[Машинное обучение (курс лекций, К.В.Воронцов)|курсом К.В.Воронцова по машинному обучению]], с которым также рекомендуется ознакомиться.
=Программа курса=
=Программа курса=

Версия 17:06, 28 ноября 2015

Содержание

Машинное обучение (англ. machine learning) - наука об алгоритмах, которые сами настраиваются на известных данных, выделяя их характерную структуру и взаимосвязи между ними, для их компактного описания, визуализации и последующего предсказания новых аналогичных данных. Наука является сравнительно молодой, поскольку многие алгоритмы автоматической настройки на данных являются вычислительно трудоемкими, и их применение стало возможным только с появлением высокопроизводительных вычислительных средств. Основной акцент курса сделан на задачах предсказания дискретных величин (классификация) и непрерывных величин (регрессия), хотя в курсе также подробно рассматриваются смежные области - эффективное снижение размерности пространства, выделение наиболее значимых признаков для предсказания, методы оценивания и сравнения вероятностных распределений.

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 и теории вероятностей. Знание математической статистики, методов оптимизации и какого-либо языка программирования желательно, но не обязательно.

Курс во многом пересекается с курсом К.В.Воронцова по машинному обучению, с которым также рекомендуется ознакомиться.

Программа курса

Первый семестр

Основные понятия и примеры прикладных задач.

Скачать презентацию

Метрические методы регрессии и классификации.

Скачать презентацию
Скачать презентацию (продолжение)

Методы решающих деревьев.

Скачать презентацию
Скачать презентацию (продолжение)

Оценивание моделей.

Скачать презентацию

Классификация линейными методами.

Скачать презентацию
Скачать презентацию (продолжение)

Линейная и нелинейная регрессия.

Скачать презентацию (обновлена 05.11.2015)

Обобщение методов через ядра.

Скачать презентацию

Байесовская теория классификации.

Байесовский алгоритм классификации, минимизирующий цену. Случай одинаковых цен. Дискриминативные и генеративные модели. Частотный и байесовский подходы к оцениванию неизвестных параметров. Генеративные модели классификации с гауссовскими внутриклассовыми распределениями: модели LDA, QDA и RDA (QDA с регуляризацией), а также виды упрощающих предположений о матрице внутриклассовых ковариаций. - было на лекции 19.11.2015.

Методы работы с пропущенными данными. Метод наивного Байеса.

+мультиномиальная/биномиальная модель наивного Байеса для классификации текстов и преобразование TF-IDF. +разложение ожидаемого квадрата ошибки на смещение и дисперсию (bias-variance tradeoff). - было на лекции 26.11.2015.

Разделение смеси распределений. Ядерное сглаживание для оценки плотности.

EM-алгоритм. Мягкая кластеризация.

Кластеризация.

Линейные методы снижения размерности.

PCA, SVD разложения.

Второй семестр

Нейросети.

Глубинное обучение.

+Различные виды автоэнкодеров.

Методы отбора признаков.

Ансамбли алгоритмов.

Ансамбли алгоритмов (продолжение).

Нелинейные методы снижения размерности.

Коллаборативная фильтрация.

Online machine learning.

Теория переобучения и оценки обобщающей способности прогнозирующих алгоритмов.

Оптимизация процесса построения модели. Active learning.

Reinforcement learning.