Skip to content
No description, website, or topics provided.
Jupyter Notebook
Branch: master
Clone or download
Fetching latest commit…
Cannot retrieve the latest commit at this time.
Permalink
Type Name Latest commit message Commit time
Failed to load latest commit information.
materials
README.md

README.md

«Введение в анализ данных»

(майнор «Интеллектуальный анализ данных», НИУ ВШЭ, группы ИАД-2 и ИАД-4)

Преподаватели

Семинаристы: Талгат Даулбаев (/tdaulbaev@hse.ru/), Надежда Чиркова (/nchirkova@hse.ru/) Ассистенты: Максим Першин (ИАД-2, duminro@gmail.com, telegram), Ксения Вальчук (ИАД-4, ksenia.valchuk@gmail.com, telegram)

Страница курса на вики ВШЭ

Таблица с результатами

Доска объявлений и Telegram-чат После блокировки телеграма писать вопросы можно на почту ассистентам (по заданиям) и семинаристам (по всему остальному).

Адрес курса: hse.minor.dm+2@gmail.com (семинары первой парой) или hse.minor.dm+4@gmail.com (семинары третьей парой)

Домашние задания

Домашние задания выдаются на 2 недели (мягкий дедлайн). По истечении дедлайна в течение недели есть возможность досдать задание со штрафными баллами: - 0.5 балла за каждый день просрочки (жесткий дедлайн). После жесткого дедлайна задание не принимается.

Материалы семинаров:

Семинар 1. Введение в машинное обучение. Numpy.

Семинар 2. Pandas и Matplotlib.

Семинар 3. Постановка задачи машинного обучения, библиотека sklearn

Семинар 4. Метод k ближайших соседей, кросс-валидация

Семинар 5. Градиентный спуск

Семинар 6. Линейная регрессия

Семинар 7. Линейная классификация

Семинар 8. Метрики бинарной классификации

Семинар 9. Семинар про работу с текстами

Семинар 10. Решающие деревья

Консультация перед контрольной работой

Семинар 12. Композиции алгоритмов

Семинар 13. Методы понижения размерности

Семинар 14. Кластеризация

Семинар 15. Визуализация

Семинар 16. Рекомендательные системы

Семинар 17. Методы генерации признаков

Полезные ссылки

За прохождение курсов на coursera.org не обязательно платить: можно попросить материальную помощь.

You can’t perform that action at this time.