Просмотр кода страницы Прикладная статистика в машинном обучении 22/23

== О курсе ==

Курс читается для студентов 3-го курса в 1-2 модулях.

'''Лектор:'''  [https://t.me/boris_demeshev Борис Демешев]

Лекции проходят в Пт, 9:30-10:50, R305.

'''Семинаристы:''' [https://t.me/az_stat Антон Золотарёв], [https://t.me/dashademidova Дарья Демидова], [https://t.me/XuMuK_MK Максим Каледин]

'''Учебные ассистенты:''' [https://t.me/Le_FeuFollet Рустэм Хутиев], [https://t.me/wrongmediocrity Валерия Кондратьева], [https://t.me/NikitaGorevoy Никита Горевой], 

=== Семинары ===

(!) Сверяйтесь с вашим актуальным расписанием, возможны изменения.

{| class="wikitable"
|-
! Группа !! Семинарист !! Учебный ассистент || Время занятий || Аудитория/ссылка || Способ связи
|-
| БПМИ201 МОП	 || Антон Золотарёв || Рустэм Хутиев || Сб, 9:30-10:50  || D504 || [https://t.me/+HMfOwtXboWFkOGQy ТГ-чат] 
|-
| БПМИ202 МОП	 || Максим Каледин || Валерия Кондратьева || Вт, 16:20–17:40  || D504 || [https://t.me/+cZxH1CUGh500ZTky ТГ-чат]
|-
| БПМИ203 МОП	 || Дарья Демидова || Никита Горевой || Вт, 16:20–17:40 || D502 || [https://t.me/psmo2022mop203 ТГ-чат]
|}

=== Полезные ссылки ===

* [https://t.me/psmo22 Канал в Телеграме (для важных объявлений)] 

* [https://github.com/ZolotarevStat/psmo_22_23 GitHub с материалами]

* [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1w-hkjL4MjyCFZ9fhexibF67pgwG_1m43jrtvvnEU-IM/edit?usp=sharing ведомость]

== Заметочки ==

Спасибо Нине за [https://exuberant-arthropod-be8.notion.site/062ad600596f4e1ea6b4f45c67acc1ba конспекты в notion] :)

=== Лекции ===

[2 сентября] '''Лекция 1:''' Энтропия и дивергенция Кульбака-Лейблера.
* [https://www.youtube.com/watch?v=hk0h3s4UOug&list=PLGpdGKp2JUvyocYJj6vMWtBv-BPNuGppx&index=1 Видео]
* [https://exuberant-arthropod-be8.notion.site/1-02-09-5e107ea1c4054594b8f37d955db8a2b0 Конспект в Notion]

[9 сентября] '''Лекция 2:''' Дифференциальная энтропия, распределения с максимальной энтропией, критерий Келли.
* [https://www.youtube.com/watch?v=i4yZDlf-b5A&list=PLGpdGKp2JUvyocYJj6vMWtBv-BPNuGppx&index=2 Видео]
* [https://exuberant-arthropod-be8.notion.site/2-09-09-d484faa85d5149318cfb0849b06f02bc Конспект в Notion]

[16 сентября] '''Лекция 3:''' Связь функции правдоподобия и кросс-энтропии, информация Фишера.
* [https://www.youtube.com/watch?v=1TTjk6-uU0c&list=PLGpdGKp2JUvyocYJj6vMWtBv-BPNuGppx&index=3 Видео]
* [https://exuberant-arthropod-be8.notion.site/3-16-09-9b41574d09aa472d859fe410e0aaed48 Конспект в Notion]

[23 сентября] '''Лекция 4:''' Неравенство Крамера—Рао, асимптотическая нормальность ММП-оценок, тест Вальда.
* [https://www.youtube.com/watch?v=A8k9TFQb-sg&list=PLGpdGKp2JUvyocYJj6vMWtBv-BPNuGppx&index=4 Видео]
* [https://exuberant-arthropod-be8.notion.site/4-23-09-f030d76ed4ee46a0952e824b205ece56 Конспект в Notion]

[30 сентября] '''Лекция 5:''' Тесты LR, LM, W.
* [https://zoom.us/rec/share/HIJy9gec3eqwliX5Fwo_RkktERXYdA0gXjwd2ZUZbQ4aSXgH1dn1_GYncHwtH_tV.QdmgGBF3GpFK9_ZH?startTime=1664518968000 Видео] пароль:w^+a$%R8
* [https://exuberant-arthropod-be8.notion.site/5-30-09-b6853ef74328441584416d47ca7c40f8 конспект 5 в notion]
* [https://disk.yandex.ru/i/DNBL2M1OEBvoGQ Конспект (рукописный)]

[7 октября] '''Лекция 6:''' EM-алгоритм: общее описание, подход, примеры.
* [https://zoom.us/rec/share/hZEQ-vAhRpd-C8Jq_tr9iavvalWp2PKbcrE7fAUGn_5EUeoJDgafFdzWD6CpENM_.M5lADnQxRHJZV1m2?startTime=1665124431000 Видео] пароль:#y9X7nq8
* [https://exuberant-arthropod-be8.notion.site/6-07-10-bb9c7855d1f44862b00f2ca81be9c430 конспект 6 в notion]

* [https://disk.yandex.ru/i/HdYwDPHeGe4_KQ Конспект (рукописный)]

[14 октября] '''Лекция 7:''' EM-алгоритм: формулировка в max-max виде.
* [https://zoom.us/rec/share/s4qHKfI7RUm254wkeH9ccEiuyUByvsI7BBoLnG4pwyOiPsMu6_AbqCWxLhT6RnZb.dOS6so7uFsdbVsV9?startTime=1665729267000 Видео] пароль:i2us?uVN

* [https://disk.yandex.ru/i/OIjdpj3NZCNsCA Конспект (рукописный)]

* [https://exuberant-arthropod-be8.notion.site/7-14-10-506cda9256c24acf96b2dd320b66dae0 Конспект (notion)]

[21 октября] '''Лекция 8:''' Поправки на множественные сравнения
* [https://zoom.us/rec/play/9mkJKJDm8GqxsNEACwMoAXDv-1SF5gBvXJ3pzKhzHHI722NvgD8Gj6nEfdv3wpAUaesl50pkjVOsysGT.D-RrwD0iRTYjIeOB Видео] пароль:+8C+YrEW

* [https://disk.yandex.ru/i/sh-AnXny6cRkeg Конспект (рукописный)]

* [https://exuberant-arthropod-be8.notion.site/8-21-10-eedef8b3a7984a1a86a381f67704b59c Конспект (notion)]

Астрологи объявили сессию...

[11 ноября] '''Лекция 9:''' Бутстреп: наивный и t-статистичный
* [https://zoom.us/rec/play/5SkfJ20YovqX-PyADmEy9cQhiIdgj7ut_OQJ3Fdo8-cKsGKSTdNuq3vrRPvREBpT_vEjT9q_ZV6EgFM0.uLHihq4OTzTQd6PI Видео] пароль:EA!i^z24

* [https://disk.yandex.ru/d/ZTlKXJE1WkjIgw Конспект (рукописный)]

* [https://exuberant-arthropod-be8.notion.site/9-11-11-d9700efcd0644fcb9a2a6e354878b1c1 Конспект (notion)]

* [https://www.youtube.com/watch?v=zwpNKYV9iDg видео-семинар(Максим Каледин)] [https://disk.yandex.ru/d/gqOHZbgySNA4iA код(решённый)] [https://disk.yandex.ru/d/jURByurmx9dnMw код(нерешённый)]

[25 ноября] '''Лекция 10:''' Бустреп посложнее, квантильная и обычная регрессия
* [https://zoom.us/rec/share/QsLcFcDH9rfx-MH1N0PsxkD_31871YDTemirZigZe6riVrpUAbhV8g7KaW_puhta.k-nErVQvhsURde5P Видео] пароль:9X3w0+Xt

* [https://disk.yandex.ru/i/qIoFESP3SrY88A Конспект (рукописный)]

* [https://exuberant-arthropod-be8.notion.site/10-25-11-9211ab0a92a14c13afa25a6997bde61a Конспект (notion)]


[2 декабря] '''Лекция 11:''' Стат вывод в регрессии, робастные стандартные ошибки, древний способ быстрой кросс-валидации
* [https://disk.yandex.ru/d/htdkUlswvXv0mw Видео]

* [https://disk.yandex.ru/i/c25Dk3lvtr5XQw Конспект (рукописный)]

[9 декабря] '''Лекция 12:''' Парадокс Джеймса-Стейна, L2-регуляризация как добавление вымышленных наблюдений
* [https://disk.yandex.ru/d/htdkUlswvXv0mw Видео]

* [https://disk.yandex.ru/i/g_tgvJuLyp9Ibg Конспект (рукописный)]

[16 декабря] '''Лекция 13:''' Байесовский вывод в линейной регрессии, оценки maximum a posteriori (MAP)
* [https://disk.yandex.ru/d/htdkUlswvXv0mw Видео]

* [https://disk.yandex.ru/d/CvTV5f3-ykDHDw Конспект (рукописный)]

* [https://disk.yandex.ru/d/R1hEpfprPfKkeQ гауссовские процессы(ноутбук)] [https://disk.yandex.ru/d/tkIMazBD7GGcig гауссовские процессы(ноутбук, решённый)]

=== Домашние задания ===

==== ДЗ-1 ====

Теоретическая часть, дедлайн 13 ноября 2022, 21:00.
https://github.com/bdemeshev/psmo_2022-23/tree/main/ha_01a

Практическая часть, дедлайн 20 ноября 2022, 21:00.
https://github.com/bdemeshev/psmo_2022-23/tree/main/ha_01b

Обратите внимание, ежи за здоровый крепкий сон, поэтому дедлайны стоят до 21:00.

Сдача решений производится здесь: https://anytask.org/course/985 , инвайты можно найти в ТГ-канале курса.

==== ДЗ-2 ====

Компьютерно-теоретическое ДЗ.
https://github.com/bdemeshev/psmo_2022-23/raw/main/ha_02/psmo-ha_02.pdf

Дедлайн 4 декабря 2022, 23:59 (!!...здоровый сон на ваше усмотрение).

UPD: не успели bca-бутстрэп на лекции, поэтому этот пункт не обязательный.

Сдача решений производится здесь: https://anytask.org/course/985 , инвайты можно найти в ТГ-канале курса.

==== ДЗ-3 ====
Компьютерно-теоретическое ДЗ.
https://github.com/bdemeshev/psmo_2022-23/raw/main/ha_03/psmo-ha_03.pdf

Дедлайн 18 декабря 2022, 23:59

Сдача решений производится здесь: https://anytask.org/course/985 , инвайты можно найти в ТГ-канале курса.

=== Квизы ===

Квизы выдаются в начале семинара строго на 10-15 минут.

В первом столбце таблицы указан номер семинара, на котором пройдёт квиз, а во втором – дата лекции, '''после которой''' на соответствующих семинарах пройдут квизы. 

{| class="wikitable"
|-
! На семинаре № !! После лекции !! Тема 
|-
| 3 || 3 || Теория информации  
|-
| 6 || 6 || Тесты LR,LM,W
|-
| 9 || 8 || ЕМ-алгоритм
|-
| 10 || 10 || Бутстреп
|}

Оценка за квизы формируется как среднее по всем квизам.

===Контрольная работа===

Контрольная работа является письменной формой контроля. В контрольную работу войдут задачи по темам до Лекции 8 включительно.

Контрольная будет 18 ноября (пт) в 09:30(МСК), вместо лекции и географически в том же месте. Можно использовать шпаргалку А4 любого содержания.

[[https://github.com/V-Marco/psmo_20_21/blob/master/misc/midterm_info.pdf Задачи для подготовки прошлых лет]]
* [[https://github.com/V-Marco/psmo_20_21/blob/master/misc/PSMO_Cons_25_10.pdf Разбор (конспект)]]
* [[https://www.youtube.com/watch?v=j1vvy9fCeDo Разбор (видео)]]

[[https://github.com/V-Marco/psmo_20_21/blob/master/midterm/midterm.pdf Задания контрольной прошлых лет]]
* [[https://drive.google.com/file/d/187wsU3vDVI0MH89EKd_5Qm4ztT0RoIvj/view Разбор (конспект от руки)]]
* [[https://drive.google.com/file/d/1jHfClh1k7Mo-MvkThajzJmfkg9UU-79M/view Разбор (конспект в техе)]]
* [[https://youtu.be/uxUjBlIMTJ4 Разбор (видео)]]

===Экзамен===

Экзамен является устной формой контроля. В экзамен войдут теория и задачи по темам лекций и семинаров всего курса. 

Подробный состав тем и процедура проведения будут объявлены в начале второго модуля.

TBA

==Отчётность по курсу и критерии оценки==

===Итоговая оценка за курс===

Итоговая оценка за курс рассчитывается по следующей формуле:

Итог = 0.7 * Накоп + 0.3 * Экз.

В этой формуле

Накоп = 0.2 * Квиз + 0.4 * avg(ДЗ1,ДЗ2,ДЗ3) + 0.4 * КР,

<small>где 
* Квиз – средняя оценка за все квизы.
* ДЗ1, ДЗ2, ДЗ3 – оценки за ДЗ1,ДЗ2 и ДЗ3 соответственно; avg -- среднее
* КР – оценка за контрольную работу</small>.

Экз =
<small>
* Накопленная оценка, если она меньше или равна 7.
* 7, если Накопленная оценка больше 7.
* Оценка за устный экзамен, если прийти и сдать его.</small>

Округление арифметическое, округляется только итоговая оценка.

==Литература==


* '''Frederick Gravetter, Larry Wallnau. Statistics for the Behavioral Sciences''' – базовый курс с большим количеством картинок и подробных текстовых объяснений. Прекрасно подходит для быстрого повторения интуиции и основной методологии.

* '''Larry Wasserman. All of Statistics: A Concise Course in Statistical Inference''' – хороший курс магистерского уровня, охватывающий большое количество тем из теории вероятностей и статистики. Основной фокус делается на прикладных применениях и методологии, поэтому книга содержит ровно столько математики, сколько необходимо для понимания практических аспектов. Тем не менее, качество изложенного материала на высоте: все математические утверждения доказываются и сопровождаются подробной интуицией. 

* '''David Williams. Weighing the Odds. A Course in Probability and Statistics''' – суровая книжка для самых смелых. Содержит все основные темы по теории вероятностей и статистике в рамках программы для технических специальностей. Сквозная идея книги – показать связь теории вероятностей и статистики с другими разделами математики, поэтому для каждого утверждения приводятся строгие и очень подробные доказательства. Сильно расширяет общематематический кругозор, содержит много нетривиальных утверждений.