Методы машинного обучения (ММО)

Репозиторий с заданиями по курсу "Методы машинного обучения в АСОИУ", ИУ5Ц-21М, МГТУ им. Баумана.

Все работы выполнены в виде Jupyter Notebook (Python).

Структура

├── main/                               # Этот README
├── lr1-feature-processing/             # LR1 - Обработка признаков (ч.1)
├── lr2-feature-processing-ev/          # LR2 - Обработка признаков (ч.2)
├── lr3-multidimensional-search/        # LR3 - Многомерный поиск
├── lr4-constrained-optimization/       # LR4 - Условная оптимизация
├── lr5-dqn-reinforcement-learning/     # LR5 - Глубокое Q-обучение (DQN)
└── rk1-data-processing/                # РК1

Лабораторные работы

#	Тема	Ветка
LR1	Обработка признаков (пропуски, кодирование, нормализация)	lr1-feature-processing
LR2	Обработка признаков (масштабирование, выбросы, отбор признаков)	lr2-feature-processing-ev
LR3	Методы многомерного поиска (FR, PR, DFP, BFGS, L-BFGS)	lr3-multidimensional-search
LR4	Методы поиска условного экстремума	lr4-constrained-optimization
LR5	Глубокое Q-обучение (DQN) — обучение с подкреплением	lr5-dqn-reinforcement-learning

Рубежные контроли

#	Тема	Ветка
РК1	Предобработка данных (EDA, выбросы, Target Encoding, MaxAbs Scaling)	rk1-data-processing

Переключение между ветками

git checkout lr1-feature-processing         # LR1
git checkout lr2-feature-processing-ev      # LR2
git checkout lr3-multidimensional-search    # LR3
git checkout lr4-constrained-optimization   # LR4
git checkout lr5-dqn-reinforcement-learning # LR5
git checkout rk1-data-processing            # РК1

GitHub Pages

Сайт с РК1: https://redalexdad.github.io/ML_ASOIU/

Зависимости

numpy pandas matplotlib seaborn scikit-learn scipy pytorch