Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 374, осень 2016

Материал из MachineLearning.

Основная статья: Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)

Внимание! В домашнем задании "код" изложен план вычислительного эксперимента с анализом ошибки

Курс

Построение эксплуатируемых моделей машинного обучения

• Моя первая научная статья в журнале ВАК, группа 274
• Отчет о результатах курса за 2013, Report2013Fall.pdf
• Группа 174, осень 2014: построение эксплуатируемых моделей и проведение вычислительного эксперимента, задачи из индустриальных и академических источников
• Группа 074, осень 2013: построение эксплуатируемых моделей и проведение вычислительного эксперимента
• Короткая ссылка на эту страницу: http://goo.gl/7wpPlp
• Проекты с готовой Web-частью располагаются по адресу http://mvr.jmlda.org
• Страница курса на английском Machine Learning and Data Analysis (Strijov's practice)/4th year, fall
• Короткий адрес страницы bit.ly/1S4GPPp

Результаты

Автор	Тема научной работы	Ссылка	Консультант	Рецензент	Доклады	Буквы	Сумма	Оценка
Бочкарев Артем	Анализ данных для выявления скрытых закономерностей в петрофизической информации, полученной лабораторными исследованиями керна	folder, sysdoc, problem, slides	Софронов И. Л.	Жариков	GM	L--AICUT-DP-R-V-W
Фамилия Имя

Работа и консультации

1. Работы сдаются в течение недели.
2. Желательна итеративная сдача работ, начинать показ лучше в выходные.
3. Дедлайн последней версии работы: среда 6:00am (проверка занимает всю среду).
4. В отчет будет добавлен пункт об учете времени, затраченном на выполнение проекта по неделям.
5. Каждый этап работ + 1 балл по системе (А--, А-, А, А+, А++). Несделанная работа — A0. Мотивированный перенос работы — знак «A>».
6. Доклады обозначаются буквами B,M,F.