MIPT ML 2016 Spring
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
(→Семинары) |
(→Семинары) |
||
| Строка 107: | Строка 107: | ||
# Практичиское задание: Метрические классификаторы [https://www.dropbox.com/s/io83a42kw6alxsh/mipt-hw-1.pdf?dl=0 задание] [https://www.dropbox.com/s/jw2jttijgv04967/01_knn_start_code.zip?dl=0 стартовый код] [https://inclass.kaggle.com/c/mipt-ml-spring-2016 контест] | # Практичиское задание: Метрические классификаторы [https://www.dropbox.com/s/io83a42kw6alxsh/mipt-hw-1.pdf?dl=0 задание] [https://www.dropbox.com/s/jw2jttijgv04967/01_knn_start_code.zip?dl=0 стартовый код] [https://inclass.kaggle.com/c/mipt-ml-spring-2016 контест] | ||
| - | === Никита Волков / Пятница 15:30 - 16:55 / | + | === Никита Волков / Пятница 15:30 - 16:55 / <span style="background:orange"> 416 ГК </span>=== |
[https://yadi.sk/d/9G081Ee7oZUH7 Материалы] семинаров. Cтраница в [https://vk.com/id30492177 ВК]. | [https://yadi.sk/d/9G081Ee7oZUH7 Материалы] семинаров. Cтраница в [https://vk.com/id30492177 ВК]. | ||
Версия 11:14, 18 февраля 2016
Семинарская часть курса ставит перед сабой задачи: научить студента видеть задачи машинного обучения в реальной жизни, применять изученные матоды для решения задач машинного обучения, при необходимости реализовать необходимый метод.
Лекторы: Анастасия Зухба, проф. Константин Воронцов.
Семинаристы: Алексей Романенко, Борис Коваленко, Ашуха Арсений, Малых Валентин, Никита Волков
Все вопросы по курсу можно задать через систему piazza.
Анонимные отзывы по курсу можно отправить тут
Содержание |
Расписание Лекций
| Дата | № занятия | Занятие | Материалы |
|---|---|---|---|
| 12 февраля 2016 | 1 | Задачи обучения по прецедентам. Supervised, unsupervised и semi-supervised обучение. Понятия переобучения и обобщающей способности. Скользящий контроль (cross-validation). | Лекция1 |
| 17 февраля 2016 | 2 | Метрические алгоритмы классификации. Обобщённый метрический классификатор, понятие отступа. Метод ближайших соседей (kNN) и его обобщения. Подбор числа k по критерию скользящего контроля. Отбор эталонных объектов. алгоритм СТОЛП. | Лекция 2 |
| 26 февраля 2016 | 3 | Построение метрик и отбор признаков. Стандартные метрики. Оценивание качества метрики. Проклятие размерности. Жадный алгоритм отбора признаков. | |
| 4 марта 2016 | 4 | Логические закономерности. Статистический критерий информативности Ic(',Xl): смысл и способы вычисления. Энтропийный критерий информативности, информационный выигрыш IGainc(',Xl). Многоклассовые варианты критериев. Индекс Gini. Задача перебора конъюнкций. “Градиентный” алгоритм синтеза конъюнкций и его частные случаи: жадный алгоритм, стохастический локальный поиск, стабилизация, редукция. | |
| 11 марта 2016 | 5 | Бинаризация признаков, алгоритм выделения информативных зон. Решающие списки. Решающие деревья: принцип работы. Разбиение пространства объектов на подмножества, выделяемые конъюнкциями терминальных вершин. Алгоритм ID3. Пре-прунинг и пост-прунинг. | |
| 18 марта 2016 | 6 | Знакомство с идеей композиции алгоритмов. Random Forest, Беггинг, RSM, стекинг. | |
| 25 марта 2016 | 7 | Линейная классификация. Непрерывные аппроксимации пороговой функции потерь. Метод минимизации аппроксимированного эмпирического риска. SG, SAG. Связь минимизации аппроксимированного эмпирического риска и максимизации совместного правдоподобия данных и модели. Регуляризация (l1, l2, elastic net). Вероятностный смысл регуляризаторов. Примеры различных функций потерь и классификаторов. Эвристический вывод логистической функции потерь. | |
| 1 апреля 2016 | 8 | Метод опорных векторов. Оптимизационная задача с ограничениями в виде неравенств и безусловная. Опорные векторы. Kernel trick. | |
| 8 апреля 2016 | 9 | Задача снижения размерности пространства признаков. Идея метода главных компонент
(PCA). Связь PCA и сингулярного разложения матрицы признаков (SVD). Вычисление SVD в пространствах высокой размерности методом стохастического градиента (SG SVD). || | |
| 15 апреля 2016 | 10 | Многомерная линейная регрессия. Геометрический и аналитический вывод. Регуляризация в задаче регрессии. Непараметрическая регрессия. Формула Надарая-Ватсона. Регрессионные деревья. | |
| 22 апреля 2016 | 11 | Байесовская классификация и регрессия. Функционал риска и функционал среднего риска. Оптимальный байесовский классификатор и теорема о минимизации среднего риска. Наивный байесовский классификатор. | |
| 29 апреля 2016 | 12 | Восстановление плотности: параметрический и непараметрический подход. Метод Парзеновского окна. Параметрический подход на примере нормального дискриминантного анализа. Линейный дискриминант Фишера. Логистическая регрессия. | |
| 6 мая 2016 | 13 | Задача кластеризации. Аггломеративная и дивизионная кластеризация. Алгоритмы k-Means. Кластеризация с помощью EM-алгоритма (без вывода M-шага). Формула Ланса-Уилльямса. | |
| 13 мая 2016 | 14 | Метод обратного распространения ошибок. Основная идея. Основные недостатки и способы их устранения. Выбор начального приближения, числа слоёв, числа нейронов скрытого слоя в градиентных методах настройки нейронных сетей. Методы ускорения сходимости. Метод оптимального прореживания нейронной сети. | |
| 20 мая 2016 | 15 | Задача прогнозирования временного ряда, примеры задач. Составление матрицы регрессии, адаптация весов регрессоров во времени. Экспоненциальное сглаживание, модель Хольта, модель Уинтерса. |
Семинары
Арсений Ашуха / Вторник 09:00 - 10:25
Таблица с результатами находится тут, материалы к занятиям находятся тут, cv
Мои студенты, напишите про себя тут, вопросы лучше задавать в piazza =)
Новости:
- [08.02.2016] Семинар 1 тут
- [15.02.2016] Выложено первое практическое задание, дедлайн [01.03.2016] .
- [16.02.2016] Семинар 2 тут
Практические задания:
- Практичиское задание 1: Метрические классификаторы задание стартовый код контест
PS:
- В задании номер 1 наверняка очень много опечаток, мы постараемся оперативно их исправить. Семинаристы пришлют приглашение в контест.
Коваленко Борис / Вторник 10:35 - 12:00
Лог посещений и результатов тут Linkedin
- 9 февраля Семинар #1
- 16 февраля Семинар #2
Новости:
- [15.02.2016] Выложено первое практическое задание, дедлайн [01.03.2016] .
Практические задания:
- Практичиское задание: Метрические классификаторы задание стартовый код контест
Алексей Романенко / Вторник 16:55 - 18:20 / Вторник 18:30 - 20:00
Таблица рейтинга находится тут, материалы семинаров находятся тут,
Новости:
- [16.02.2016] Выложено первое опциональное домашнее задание, дедлайн [01.03.2016] .
Практические задания:
Валентин Малых / Вторник 18:30 - 20:00
Таблица с результатами находится тут, материалы к занятиям находятся здесь.
Новости:
- [10.02.2016] Установка IPython. Рекомендую поставить Python 2.7. Проще всего установить AnacondaPython, который уже включает IPython и практически все нужные пакеты.
- [15.02.2016] Выложено первое практическое задание, дедлайн [01.03.2016] .
- [15.02.2016] Выложен второй семинар.
Практические задания:
- Практичиское задание: Метрические классификаторы задание стартовый код контест
Никита Волков / Пятница 15:30 - 16:55 / 416 ГК
Материалы семинаров. Cтраница в ВК.
Установка ipython: Если у вас Убунта, то не надо мучаться с Анакондой - все проще. А еще можно использовать онлайн ноутбуки.
Анастасия Зухба / Вторник 18:30 - 20:00
Таблица с результатами находится тут, материалы к занятиям находятся здесь.
Новости:
- [17.02.2016] Добавлены материалы первого и второго семинара.
Литература
- К. В. Воронцов Математические методы обучения по прецедентам
- Trevor Hastie The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, Second Edition
- Christopher Bishop Pattern Recognition and Machine Learning
- Stanford python/numpy linear algebra probability optimization tururials
Позезные пакеты
- Anaconda -- установка питона и большого количества библиотек.
Страницы курса прошлых лет
--
