Автоматизация научных исследований в машинном обучении (практика, В.В. Стрижов)/ФУПМ, осень 2019

Материал из MachineLearning.

Перейти к: навигация, поиск


Материалы по курсу находятся на основной странице
  • Короткий адрес этой страницы bit.ly/PS-ML


Занятие 1 (6-11 сентября)

  1. Подготовка инструментов: выполнить (или проверить, что владеете инструментом) .
    • пункты 1, 2, 4, 6, 7, 9, 11, 12 ,13 ДЗ-1 из основной страницы
    • пункты 4, 5 ДЗ-2.
  1. Получить доступ к https://github.com/Intelligent-Systems-Phystech/
  2. В папке StartCode создать папку ДЗ Surname2019Linear и файл main.ipynb
    1. В тетради кратко указать название и цель эксперимента.
    2. Загрузить выборку
      1. простую
      2. посложнее
      3. совет: лучше загружать по ссылке, а не сохранять в репозитории.
    3. Построить несколько моделей (пример).
    4. Нарисовать график прогноза (пример оформления).
    5. Нарисовать дисперсию прогноза (пример полосы).
      1. Дисперсия (в каждой точке прогноза) вычисляется путем случайного семплирования обучающей выборки.

Анкета

Материалы

  • Слайды занятия 1.
Личные инструменты