Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 174, осень 2016

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(Новая: {{Main|Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)}} __NOTOC__ '''Лекции на актуальные те...)
Строка 66: Строка 66:
|-
|-
|Попова Мария
|Попова Мария
-
|2 ноября
+
|26 октября
|
|
|
|

Версия 19:09, 21 сентября 2016


Лекции на актуальные темы машинного обучения



Автор Тема Ссылка Дата Результат Сумма
Алгоритмы индуктивного порождения и трансформации моделей Сологуб (пример) Диссертация, pdf, Презентация, pdf 4 сентября NIR(3) + OK(5)+1/4 * [(0/GR)+(8/10)+(8/10AM)+(8/10AR)+(9/10)+(4.5/5)+(10/10)+(4.5/5)+(9/10)] 9.75
Методы оценки ковариационных матриц в задачах регрессии и классификации Александр Адуенко Презентация, pdf 22 октября
Гринчук Алексей 5 октября
Ефимова Ирина 5 октября
Карасиков Михаил 19 октября
Кулунчаков Андрей 19 октября
Матлин Даниил 26 октября
Попова Мария 26 октября
Хайруллин Ринат 2 ноября
Швец Михаил 2 ноября

Требования: Продолжительность: 45 минут. Число слайдов: 20-30.

  1. Раскрыть проблему постановки задачи машинного обучения и анализа данных в данной теме.
  2. Подобрать примеры постановки и решения известных (а может и узкоспециальных) задач.

Рекомендации к стилю изложения:

  1. дать основные определения этой области,
  2. вводимые обозначения должны быть удобны и непротиворечивы,
  3. используемые термины должны быть точны,
  4. дать теоретические постановки задач,
  5. желательно привести теоретические примеры решения и его основные свойства,
  6. представить математические методы,
  7. привести приметы прикладных задач.

Оценки: max 7 за лекцию + max 3 за тесты. Тест: готовит лектор, 5 вопросов со ответом. Результат теста: N из 5 отображается в 3/6.

Личные инструменты