Skip to content

Материалы и домашние задания по семинарам "ММРО 2020/2021" осеннего семестра для студентов 3 курса кафедры ММП, ВМК МГУ и 5 курса кафедры ИИТ

mmp-mmro-team/mmp_mmro_fall_2020

Folders and files

NameName
Last commit message
Last commit date

Latest commit

 

History

53 Commits
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Repository files navigation

Семинары по машинному обучению для бакалавров 3 курса кафедры ММП и магистров 1 курса кафедр ИИТ и МФ факультета ВМК МГУ, осенний семестр 2020/2021

В репозитории находятся материалы и домашние задания по семинарам "ММРО 2020/2021"

Курс сдается через систему anytask

На семинары и работу ассистентов можно оставить отзыв: [анонимно без регистрации и смс]

Полезные ссылки:

Правила выставления оценок

Общая оценка выставляется по следующей формуле: , где

  • Check --- 5 * <сумма баллов за проверочные> / <суммарный макс балл за проверочные>
  • Labs --- min(5, 5 * <сумма баллов за лабораторные + конкурсы + теор. дз.> / <суммарный макс балл за (лабораторные + теор.дз) (без бонусов и конкурсов)>
  • Exam --- оценка за экзамен, до 5 баллов

Причем

  • Для общей оценки 5 необходимо сдать все (5) лабораторные работы и теор. дз. на оценку (без учета штрафа) >= floor(1/3 * (макс. балл за работу без учета бонусов)) и получить за эказамен не меньше 4;
  • Для общей оценки 4 необходимо сдать не менее 3-х работ из всего множества лабораторных работ и теор. дз. на оценку (без учета штрафа) >= floor(1/3 * (макс. балл за работу без учета бонусов)) и получить за экзамен не меньше 3;
  • Для общей оценки 3 необходимо сдать не менее 2-х работ из всего множества лабораторных работ и теор. дз. на оценку (без учета штрафа) >= floor(1/3 * (макс. балл за работу без учета бонусов)) и получить за экзамен не меньше 3;
  • floor --- округление дробного числа до ближайшего целого вниз.

Обратите внимание, что округление общей оценки (и только ее) производится вверх.

Занятия

Дата Номер Тема Материалы ДЗ
7 сентября Семинар 1
  • Табличные данные
  • Разведочный анализ
Ноутбук ДЗ на разведочный анализ данных
14 сентября Семинар 2
  • kNN
Семинар ¯\_(ツ)_/¯
21 сентября Семинар 3
  • Sklearn
  • Линейная регрессия
Ноутбук ¯\_(ツ)_/¯
28 сентября Семинар 4
  • kNN:быстрый поиск соседей
Семинар ДЗ на kNN
5 октября Семинар 5
  • Векторное и матричное дифференцирование
Хороший cheat sheet по дифференцированию Теор. дз на дифференцирование
12 октября Семинар 6
  • L1-регуляризация
  • Градиентный спуск
¯\_(ツ)_/¯
19 октября Семинар 7
  • Логистическая регрессия
  • Оценивание вероятностей
  • Счетчики
¯\_(ツ)_/¯
26 октября Семинар 8
  • AUC-ROC
  • Особенности метрик классификации
Семинар ДЗ на линейные модели
02 ноября Семинар 9
  • Условная задача оптимизации
  • ККТ
¯\_(ツ)_/¯
09 ноября Семинар 10
  • Ядра
  • Двойственный SVM
Семинар ¯\_(ツ)_/¯
16 ноября Семинар 11
  • Решающие деревья
Семинар ¯\_(ツ)_/¯
23 ноября Семинар 12
  • Bias-variance decomposition
Семинар ДЗ на BVD и бустинг
30 ноября Семинар 13
  • Stacking
¯\_(ツ)_/¯
7 декабря Семинар 14
  • Градиентный бустинг
Семинар ¯\_(ツ)_/¯

About

Материалы и домашние задания по семинарам "ММРО 2020/2021" осеннего семестра для студентов 3 курса кафедры ММП, ВМК МГУ и 5 курса кафедры ИИТ

Resources

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

No packages published