Алгоритмы, модели, алгебры (курс лекций, Ю.И. Журавлев, А.Г. Дьяконов)

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(Успеваемость)
(Успеваемость)
Строка 146: Строка 146:
{|class = "standard sortable"
{|class = "standard sortable"
-
! № п/п !! Студент !! тест !! покупки !!
+
! № п/п !! Студент !! тест !! покупки (1) !! покупки (2) !!
|-
|-
-
| align="center"|1 || Амелин Владислав Владимирович || 19 || + ||
+
| align="center"|1 || Амелин Владислав Владимирович || 19 || + || + ||
|-
|-
-
| align="center"|2 || Андрейцев Антон Игоревич || 13 ||
+
| align="center"|2 || Андрейцев Антон Игоревич || 13 || || + ||
|-
|-
-
| align="center"|3 || Викулин Всеволод Александрович || 28 || + ||
+
| align="center"|3 || Викулин Всеволод Александрович || 28 || + || + ||
|-
|-
-
| align="center"|4 || Вихрева Мария Викторовна || Н ||
+
| align="center"|4 || Вихрева Мария Викторовна || Н || - || +(-dl) ||
|-
|-
-
| align="center"|5 || Гетоева Аида Артуровна || 11 ||
+
| align="center"|5 || Гетоева Аида Артуровна || 11 || + ||
|-
|-
-
| align="center"|6 || Журавлёв Вадим Игоревич || 19 || + ||
+
| align="center"|6 || Журавлёв Вадим Игоревич || 19 || + || + ||
|-
|-
-
| align="center"|7 || Иванов Олег Юрьевич || 32 || + ||
+
| align="center"|7 || Иванов Олег Юрьевич || 32 || + || + ||
|-
|-
-
| align="center"|8 || Камалов Руслан Рамилевич || 11 || + ||
+
| align="center"|8 || Камалов Руслан Рамилевич || 11 || + || + ||
|-
|-
-
| align="center"|9 || Кудрявцев Георгий Алексеевич || 25 || + ||
+
| align="center"|9 || Кудрявцев Георгий Алексеевич || 25 || + || + ||
|-
|-
-
| align="center"|10 || Оспанов Аят Махатович || 17 || + ||
+
| align="center"|10 || Оспанов Аят Махатович || 17 || + || + ||
|-
|-
-
| align="center"|11 || Попов Николай Олегович || 10 || + ||
+
| align="center"|11 || Попов Николай Олегович || 10 || + || + ||
|-
|-
-
| align="center"|12 || Романов Никита Алексеевич || 8 || + ||
+
| align="center"|12 || Романов Никита Алексеевич || 8 || + || + ||
|-
|-
-
| align="center"|13 || Рысьмятова Анастасия Александровна || 37 || + ||
+
| align="center"|13 || Рысьмятова Анастасия Александровна || 37 || + || + ||
|-
|-
-
| align="center"|14 || Садекова Таснима || 10 ||
+
| align="center"|14 || Садекова Таснима || 10 || + ||
|-
|-
| align="center"|15 || Скробот Дмитрий Владиславович || Н ||
| align="center"|15 || Скробот Дмитрий Владиславович || Н ||
|-
|-
-
| align="center"|16 || Стёпина Александра Михайловна || 18 || + ||
+
| align="center"|16 || Стёпина Александра Михайловна || 18 || + || + ||
|-
|-
-
| align="center"|17 || Тлеубаев Адиль Талгатович || 16 || + ||
+
| align="center"|17 || Тлеубаев Адиль Талгатович || 16 || + || + ||
|-
|-
-
| align="center"|18 || Чиркова Надежда Александровна || 24 || + ||
+
| align="center"|18 || Чиркова Надежда Александровна || 24 || + || + ||
|-
|-
| align="center"|19 || Шаповалов Никита Анатольевич || 39 || + ||
| align="center"|19 || Шаповалов Никита Анатольевич || 39 || + ||
Строка 192: Строка 192:
| align="center"|-- || Теплов Алексей (НИВЦ)|| Н ||
| align="center"|-- || Теплов Алексей (НИВЦ)|| Н ||
|-
|-
-
| align="center"|-- || Гёри Алексей (Германия)|| Н || + ||
+
| align="center"|-- || Гёри Алексей (Германия)|| Н || + || + ||
|-
|-

Версия 09:44, 22 сентября 2016

Содержание

АЛГОРИТМЫ, МОДЕЛИ, АЛГЕБРЫ (название условное, курс посвящён анализу данных)

  • Обязательный курс для магистров каф. ММП 1 г/о, читается в 1-м (9-м) семестре.
  • Лекции — 32 часа, семинаров - 32 часа.
  • Экзамен.
  • За курс отвечает кафедра Математических методов прогнозирования.
  • Автор программы: профессор А. Г. Дьяконов.



Как в прошлом году проходил экзамен:
  • Есть система штрафных баллов, по ней формируется итоговая оценка.
  • Пороги для конкретных оценок (по сумме баллов) объявлены изначально, но могут быть откорректированы лектором в пользу студентов.
  • Сам экзамен проводится письменно - на нём (при желании) можно улучшить итоговую оценку

Содержание экзамена: задания эквивалентные заданиям со всех контрольных и семинаров (плюс задания по спектральной теории графов, плюс задания на знания теории и определений, если они были на лекциях и продублированы в списке рекомендуемой литературы, плюс задания на знания языков/библиотек, если они обсуждались на семинарах и лекциях)

Исправление: хорошее написание письменного экзамена увеличивает итоговую оценку на 1 балл (порог будет заранее объявлен), безупречное написание - на 2 балла.

  • Итоговая "отлично" ставится автоматом.
  • Итоговая "неудовлетворительно" также ставится автоматом и означает недопуск к экзамену, чтобы получить допуск надо сдать все несданные задания (итоговая оценка при этом не меняется и может быть исправлена только на самом экзамене).
  • Экзамен проходит по жёсткой схеме: нельзя пользоваться ничем (кроме ручки и листка бумаги). Аналогично контроль сдаваемых заданий после окончания семестра жёсткий: лектор уже не консультирует по самим заданиям, презентации оцениваются по формальным критериям: наличие постановки задачи, описание предложенных методов, их обоснование, подробное изложение экспериментов (с графиками и таблицами), формирование итоговой модели, выводы. Оценивается и сам доклад по задаче!


Аннотация

Курс посвящён решению прикладных задач анализа данных. Разбираются реальные задачи и бизнес-кейсы. Студенты пишут и настраивают алгоритмы на языках Python, R, M (Matlab).

Семинары посвящены

  • докладам по решению прикладных задач (с презентациями),
  • опросам по выполнению домашнего задания,
  • обучению программированию на скриптовых языках (для тех, у кого их не было в бакалавриате),
  • мозговому штурму по решению задач и обсуждению решений,
  • написанию контрольных работ, решению аналитических задач, работе над ошибками.

Система оценивания

В течение семестра студенты получают задания.

При сдаче правильно выполненного задания в срок студент не получает штрафных баллов.

В противном случае - он получает от 1 до 10 штрафных баллов.

Штраф в 10 баллов допустим за позднюю сдачу (даже если решение верное) в случае отсутствия уважительных причин (болезнь, подтверждаемая справкой, и т.п. - см. требования учебной части).

В некоторых случаях (на усмотрение лектора), магистру, который лучше всех выполнил конкретное задание, списываются штрафные баллы (до 10).

На экзамене также за неверные ответы студент получает штрафные баллы.


Итоговая оценка формируется следующим образом:

  • до 10 штрафных баллов включительно - отлично,
  • до 20 штрафных баллов включительно - хорошо,
  • до 30 штрафных баллов включительно - удовлетворительно.

Содержание курса

Наполняется по мере необходимости.

Число Занятие Тема Замечания
01.09.16 лекция Вводное занятие: цели курса, материалы, правила, участие в соревнованиях. презентация (pdf)
01.09.16 семинар Тест на знание основ машинного обучения.
01.09.16 дз Регистрация на платформе kaggle.com (каждый участник в четверг должен иметь действующий логин), регистрация на данном ресурсе (по возможности), исследование платформы kaggle (уметь назвать несколько задач с платформы, их постановку, функционал качества, методы, которые использовали участники).
08.09.16 лекция Оценка среднего и вероятности

материалы:

  1. Книга Шурыгин А.М. Математические методы прогнозирования // М., Горячая линия — Телеком, 2009, 180 с. * Неплохие идеи для решения некоторых практических задач статистики (но в целом, специфична)
  2. Статья  Дьяконов А.Г. Прогноз поведения клиентов супермаркетов с помощью весовых схем оценок вероятностей и плотностей // Бизнес-информатика. 2014. № 1 (27). С. 68–77..
  3. Видео Оценка вероятности: когда к нам придёт клиент?
презентация (pdf)
08.09.16 лекция
08.09.16 дз Первое домашнее задание:

Решение задачи [[1]]. Срок - до 21 сентября 2016 23:59 (с выкладкой отчёта в [этой ветке форума]).

Все вопросы задаются в [форуме].

Поощряется активность: выкладывание скриптов общего назначения (загрузка данных, перевод в нужный формат), бенчмарков (примитивные алгоритмы), ответы на вопросы в форуме.

до 14 сентября 2016 23:59 - преодолеть порог 278.17435 в [Public Liderboard].

Напоминание: команды называть по шаблону Ivan Ivanov (MMP, MSU, Russia).

max штраф за задание -10.

Но дополнительно, за непреодоление бенчмарка -5.


15.09.16 лекция Система для анализа данных Matlab

материалы:

  1. Дьяконов A.Г. Анализ данных, обучение по прецедентам, логические игры, системы WEKA, RapidMiner и MatLab (практикум на ЭВМ кафедры математических методов прогнозирования), МАКСПресс, 2010, 278с.
  2. Блог Лоурен "Loren on the Art of MATLAB"
презентация (pdf)
15.09.16 семинар Разбор первого проверочного теста
15.09.16 дз Быть в будущем готовым к контрольной

Успеваемость

№ п/п Студент тест покупки (1) покупки (2)
1 Амелин Владислав Владимирович 19 + +
2 Андрейцев Антон Игоревич 13 +
3 Викулин Всеволод Александрович 28 + +
4 Вихрева Мария Викторовна Н - +(-dl)
5 Гетоева Аида Артуровна 11 +
6 Журавлёв Вадим Игоревич 19 + +
7 Иванов Олег Юрьевич 32 + +
8 Камалов Руслан Рамилевич 11 + +
9 Кудрявцев Георгий Алексеевич 25 + +
10 Оспанов Аят Махатович 17 + +
11 Попов Николай Олегович 10 + +
12 Романов Никита Алексеевич 8 + +
13 Рысьмятова Анастасия Александровна 37 + +
14 Садекова Таснима 10 +
15 Скробот Дмитрий Владиславович Н
16 Стёпина Александра Михайловна 18 + +
17 Тлеубаев Адиль Талгатович 16 + +
18 Чиркова Надежда Александровна 24 + +
19 Шаповалов Никита Анатольевич 39 +
-- Чабаненко Владислав Дмитриевич 28 +
-- Даулбаев Талгат Кайратулы 30
-- Теплов Алексей (НИВЦ) Н
-- Гёри Алексей (Германия) Н + +

Литература

Указана локально - в сетке расписания.

История

Программы прошлых лет см. здесь:

Личные инструменты