Giter VIP home page Giter VIP logo

ml2023autumn's Introduction

Введение в компьютерный интеллект. Машинное обучение.

Содержание

  • (2023-10-03) Проведена первая лекция, первое домашнее задание доступно в telegram-боте курса @ml2022sharebot

В осеннем семестре 2023 года на механико-математическом факультете МГУ им. М. В. Ломоносова начинается чтение нового спецкурса по выбору студента, посвященного классическим алгоритмам машинного обучения (теория + практика).

Курс будет читаться на базе кафедры Математической Теории Интеллектуальных Систем под руководством д.ф.-м.н., профессора Бабина Д. Н.

Курс будет читать к.ф.-м.н. Иванов И. Е.

Курс читается по вторникам в 16:45 (теория) и 18:00 (практика) онлайн в Zoom.

  • Telegram-канал, в котором будут появляться все важные новости
  • Обратная связь - по почте [email protected]
  • Telegram-bot для отправки домашних заданий
  • Ну и всегда можно написать в issues :)
  • Команда /status в telegram-боте @ml2022sharebot
Номер Дата Лекция Семинар ДЗ Видео
01 03.10.2023 Вводная лекция. Кросс-валидация, дилемма смещения-разброса Вводное занятие. Кросс-валидация seminar01: реализация кросс-валидации на Python
02 10.10.2023 Вероятностный подход к классификации Задачи на оптимальный байесовский классификатор seminar02: реализация эвристического метода для распознавания рукописных цифр
03 17.10.2023 Метод ближайших соседей Методы поиска ближайших соседей seminar03: настройка метода ближайших соседей
04 24.10.2023 Линейные классификаторы. Обучение моделей Методы восстановления пропущенных значений. Категориальные признаки competition01: выдача первого соревнования, seminar04: методы препроцессинга данных
05 31.10.2023 Линейная регрессия Метрики качества seminar05: подсчет метрик качества
06 07.11.2023 Машины опорных векторов Машины опорных векторов на практике seminar06: задача на SVM https://youtu.be/B0JMRrnUdvo
07 14.11.2023 Решающие деревья. Случайный лес Разбор соревнования competition01
08 12.12.2023 Ансамблирование моделей Разбор домашних заданий
09 отменена Бустинг Ансамблирвание https://youtu.be/2mlX6bdQT44
10 отменена Методы уменьшения размерности https://youtu.be/RHY_7R_dCog
11 17.12.2023 Контрольное задание
12 19.12.2023 Досрочный экзамен
  1. Курс лекций по машинному обучению на http://www.machinelearning.ru от Воронцова К. В.
  2. Hastie, T. and Tibshirani, R. and Friedman, J. The Elements of Statistical Learning, 2nd edition, Springer, 2009.
  3. Bishop, C.M. Pattern Recognition and Machine Learning, Springer, 2006.

Шпаргалки

  • Краткая справочная информация по Python, NumPy, SciPy, SciKit-learn, Pandas, MatPlotLib, Jupyter Notebook: см. в папке с документацией курса 2019 года

Введение в Python

Введение в машинное обучение

ml2023autumn's People

Contributors

ivanovilya avatar mlcoursemm avatar

Stargazers

 avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar

Watchers

 avatar  avatar  avatar  avatar

Forkers

dzhankui

Recommend Projects

  • React photo React

    A declarative, efficient, and flexible JavaScript library for building user interfaces.

  • Vue.js photo Vue.js

    🖖 Vue.js is a progressive, incrementally-adoptable JavaScript framework for building UI on the web.

  • Typescript photo Typescript

    TypeScript is a superset of JavaScript that compiles to clean JavaScript output.

  • TensorFlow photo TensorFlow

    An Open Source Machine Learning Framework for Everyone

  • Django photo Django

    The Web framework for perfectionists with deadlines.

  • D3 photo D3

    Bring data to life with SVG, Canvas and HTML. 📊📈🎉

Recommend Topics

  • javascript

    JavaScript (JS) is a lightweight interpreted programming language with first-class functions.

  • web

    Some thing interesting about web. New door for the world.

  • server

    A server is a program made to process requests and deliver data to clients.

  • Machine learning

    Machine learning is a way of modeling and interpreting data that allows a piece of software to respond intelligently.

  • Game

    Some thing interesting about game, make everyone happy.

Recommend Org

  • Facebook photo Facebook

    We are working to build community through open source technology. NB: members must have two-factor auth.

  • Microsoft photo Microsoft

    Open source projects and samples from Microsoft.

  • Google photo Google

    Google ❤️ Open Source for everyone.

  • D3 photo D3

    Data-Driven Documents codes.