Методы оптимизации в машинном обучении (курс лекций)

Материал из MachineLearning.

Перейти к: навигация, поиск


Страница курса находится в стадии формирования


Описание курса

Курс не требует от студентов дополнительной математической подготовки, выходящей за пределы первых двух курсов университетского образования, все необходимые понятия вводятся в ходе лекций.

Расписание на 2012 учебный год

В осеннем семестре 2012 года спецкурс читается на ВМК.

Дата Название лекции Материалы
XX сентября 2012 Введение в курс
XX сентября 2012 Лекции не будет

Оценка за курс

В рамках курса студентам предлагается выполнить ряд практических заданий.

Программа курса

Литература

  1. Optimization for Machine Learning. Edited by Suvrit Sra, Sebastian Nowozin and Stephen J. Wright, MIT Press, 2011.
  2. S. Boyd. Convex Optimization, Cambridge University Press, 2004.
  3. A. Antoniou, W.-S. Lu. Practical Optimization: Algorithms and Engineering Applications, Springer, 2007.
  4. R. Fletcher. Practical Methods of Optimization, Wiley, 2000.
  5. Numerical Recipes. The Art of Scientific Computing, 1992.

См. также

Курс «Графические модели»

Курс «Байесовские методы в машинном обучении»

Спецсеминар «Байесовские методы машинного обучения»

Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)

Источник — «http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D1%8B_%D0%BE%D0%BF%D1%82%D0%B8%D0%BC%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%B8_%D0%B2_%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%BC_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B8_%28%D0%BA%D1%83%D1%80%D1%81_%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%86%D0%B8%D0%B9%29»
Личные инструменты