imported>Ykashnitsky: /* Домашние Задания */ ДЗ 5

2016-12-10T06:55:23Z

Домашние Задания: ДЗ 5

Новая страница

__TOC__
== Майнор по курсу "Современные методы машинного обучения" - 2016/2017 учебный год - ИАД-2 и ИАД-6==

Семинаристы: [https://www.hse.ru/staff/aparinov Паринов Андрей Андреевич], e-mail: [mailto:aparinov@gmail.com aparinov@gmail.com] , [[Участник:ykashnitsky | Кашницкий Юрий Савельевич]], e-mail: [mailto:yury.kashnitsky@gmail.com yury.kashnitsky@gmail.com] 
Ассистент: Айбек Аланов, e-mail: [mailto:alanov.aibek@gmail.com alanov.aibek@gmail.com ] 

Все новости, вопросы и обсуждения – в форуме [https://piazza.com/class/it8xri11d2r3g1 Piazza].

Материалы – в [https://github.com/cs-hse/ML_DM_HSE_minor репозитории] GitHub.

''' [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%A1%D0%BE%D0%B2%D1%80%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D1%8B_%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F_(%D0%BA%D1%83%D1%80%D1%81_%D0%BC%D0%B0%D0%B9%D0%BD%D0%BE%D1%80%D0%B0) Страница] курса''' 

'''Таблица с оценками''' [http://bit.ly/2cZjDXA] 
Результирующая оценка по дисциплине рассчитывается по формуле: Oитог=0.7 Oнакопл+0.3 Oэкз 
Накопленная оценка рассчитывается по формуле: Oнакопл=0.15 Oсамост+0.15 Oауд+0.5 Oдз+0.2 Oколлоквиум 
Анонимные комментарии, замечания и пожелания можно оставить [https://goo.gl/forms/z5yXFvn3ElxvyQpk2 здесь] 

== Семинары ==
'''1) 15 сентября 2016:''' Метод опорных векторов. Ядра - [http://nbviewer.jupyter.org/github/grafft/hse-tasks/blob/master/minor-aml-16/sem1/1%20SVM-sem.ipynb IPython Notebook] 
'''2) 22 сентября 2016:''' Стохастический градиент - [http://bit.ly/2cqeQ20 Data&Notebook] 
'''3) 29 сентября 2016:''' Предобработка данных - [http://bit.ly/2dtjsRz Notebook] 
'''4) 6 октября 2016:''' Предобработка данных 2 - [https://www.dropbox.com/sh/xki4ui31gdbm42d/AABw9_z02RDt67RSf7vkN1U5a?dl=0 Notebook] 
'''5) 20 октября 2016:''' Bagging. RF. Boosting - [https://www.dropbox.com/s/hvbben268yd7l5p/baggingRFBoosting.zip?dl=0 Notebook] 
'''6) 20 октября 2016:''' Multilayered Perceptron - [https://www.dropbox.com/s/pq0tsya61uljr9w/6.MLP.ipynb?dl=0 Notebook] 
'''7) 10 ноября 2016:''' Градиентный бустинг, Xgboost - [http://nbviewer.jupyter.org/github/cs-hse/ML_DM_HSE_minor/blob/master/module3_advanced_ML_notebooks/seminar7_boosting/part01_boosting.ipynb Notebook] 
'''10) 1 декабря 2016.''' Непараметрические тесты, корреляция. Ноутбуки: [https://github.com/cs-hse/ML_DM_HSE_minor/tree/master/module3_statistics_notebooks/seminar2_hypotheses тесты], [https://github.com/cs-hse/ML_DM_HSE_minor/tree/master/module3_statistics_notebooks/seminar3_correlations корреляция].

== Домашние Задания ==
[[http://nbviewer.jupyter.org/github/grafft/hse-tasks/blob/master/minor-aml-16/hw1/hw1-svm.ipynb ДЗ 1.]] [https://github.com/grafft/hse-tasks/blob/master/minor-aml-16/hw1/data.zip Данные.] ''Срок – 30 сентября 2016'' 
[[http://nbviewer.jupyter.org/github/aparinov/hse-minor2016/blob/master/hw2.ipynb ДЗ 2.]]
[https://www.dropbox.com/s/054unjn4bfo0khj/STUDENT%20ALCOHOL%20CONSUMPTION.pdf?dl=0 Статья] ''Срок – 26 октября 2016'' 
[[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%A1%D0%BE%D0%B2%D1%80%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D1%8B_%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F_(%D0%BA%D1%83%D1%80%D1%81_%D0%BC%D0%B0%D0%B9%D0%BD%D0%BE%D1%80%D0%B0)/%D0%94%D0%973 ДЗ 3.]] ЦПТ. ''Срок – 24 ноября 2016'' 
[[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%A1%D0%BE%D0%B2%D1%80%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D1%8B_%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F_(%D0%BA%D1%83%D1%80%D1%81_%D0%BC%D0%B0%D0%B9%D0%BD%D0%BE%D1%80%D0%B0)/%D0%94%D0%974 ДЗ 4.]] Удержание клиентов. ''Срок – 1 декабря 2016'' 
[[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%A1%D0%BE%D0%B2%D1%80%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D1%8B_%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F_(%D0%BA%D1%83%D1%80%D1%81_%D0%BC%D0%B0%D0%B9%D0%BD%D0%BE%D1%80%D0%B0)/%D0%94%D0%975 ДЗ 5.]] Анализ временного ряда. ''Срок – 15 декабря 2016'' 

== Полезные ссылки ==

''' Семинар 1 '''
# [https://www.youtube.com/watch?v=3liCbRZPrZA Пример работы полиномиального ядра]
# [http://crsouza.com/2010/03/17/kernel-functions-for-machine-learning-applications/ Описание ядер]
# [http://www.ccas.ru/voron/download/SVM.pdf Еще про SVM]

'' Pandas & Seaborn ''
# [http://pandas.pydata.org/ Pandas]
# [https://leanpub.com/effective-pandas Effective Pandas]
# [http://www.analyticsvidhya.com/blog/2015/07/11-steps-perform-data-analysis-pandas-python/ Pandas Cheat-Sheet]
# [http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/visualization.html Pandas Visualization]
# [http://stanford.edu/~mwaskom/software/seaborn/ Seaborn]

'' Наборы данных ''
# [http://data.gov.ru/ Портал Открытых Данных РФ]
# [http://blog.yhat.com/posts/7-funny-datasets.html Funny Datasets]
# [https://github.com/caesar0301/awesome-public-datasets Сборник Открытых Данных (!!!)]
# [http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline/Imagedbase.htm Еще наборы данных]

'' FYI ''
# [http://tylervigen.com/spurious-correlations Spurious Correlations]
# [https://xkcd.com/552/ Correlation]

''' Семинар 1 '''

'' Python ''
# [https://www.pkimber.net/open/_downloads/pep8_cheat.pdf PEP-8 Code Style Guide Cheat-sheet]
# [http://www.tutorialspoint.com/python/ Python Tutorials Point]
# [http://matplotlib.org/users/pyplot_tutorial.html Matplotlib Tutorial]
# [http://sebastianraschka.com/Articles/2014_matrix_cheatsheet_table.html Matrix Manipulation Cheat-sheet]
# [http://ipython.org/notebook.html Ipython Notebook]
# [http://beakernotebook.com/ Beaker Notebook]
# [https://www.yhat.com/products/rodeo yhat Rodeo]

'' Ресурсы и Книги ''
# [http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/ISLR%20Sixth%20Printing.pdf James, Witten, Hastie, Tibshirani — An Introduction to Statistical Learning]
# [http://www.springer.com/br/book/9780387310732 Bishop — Pattern Recognition and Machine Learning (первые главы)]
# [http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%97%D0%B0%D0%B3%D0%BB%D0%B0%D0%B2%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%86%D0%B0 MachineLearning.ru]
# [https://www.kaggle.com/ Kaggle]
# [http://archive.ics.uci.edu/ml/ UCI Repo]
# [http://www.r2d3.us/visual-intro-to-machine-learning-part-1/ Visual Intro to ML]

''' Онлайн Курсы '''
# [https://www.coursera.org/learn/machine-learning Andrew Ng's Course]
# [https://www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning Introduction to ML]
# [https://www.dataquest.io/ Learning Data Science with Python]
# [https://www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning Курс от ВШЭ]
# [http://habrahabr.ru/post/248069/ Обзор МООС Курсов]

Современные методы машинного обучения (курс майнора) ИАД2-6 - История изменений

imported>Ykashnitsky: /* Домашние Задания */ ДЗ 5