Алгоритмы, модели, алгебры (курс лекций, Ю.И. Журавлев, А.Г. Дьяконов)
Материал из MachineLearning.
(→Содержание курса) |
(→Успеваемость) |
||
(38 промежуточных версий не показаны.) | |||
Строка 1: | Строка 1: | ||
- | == | + | == ПРИКЛАДНЫЕ ЗАДАЧИ АНАЛИЗА ДАННЫХ (курс для магистров ММП ВМК МГУ) == |
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
* Обязательный курс для магистров каф. [[ММП]] 1 г/о, читается в 1-м (9-м) семестре. | * Обязательный курс для магистров каф. [[ММП]] 1 г/о, читается в 1-м (9-м) семестре. | ||
Строка 81: | Строка 72: | ||
! Замечания | ! Замечания | ||
|- | |- | ||
- | | | + | | 07.09.17 |
| лекция | | лекция | ||
| '''Вводное занятие''': цели курса, материалы, правила, участие в соревнованиях. | | '''Вводное занятие''': цели курса, материалы, правила, участие в соревнованиях. | ||
| [[Медиа:AMA2016_00_intro.pdf|презентация (pdf)]] | | [[Медиа:AMA2016_00_intro.pdf|презентация (pdf)]] | ||
|- | |- | ||
- | | | + | | 07.09.17 |
| семинар | | семинар | ||
| Тест на знание основ машинного обучения. | | Тест на знание основ машинного обучения. | ||
| | | | ||
|- | |- | ||
- | | | + | | 07.09.17 |
| дз | | 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). | | 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). | ||
| | | | ||
|- | |- | ||
- | | | + | | 14.09.17 |
| лекция | | лекция | ||
| '''Оценка среднего и вероятности''' | | '''Оценка среднего и вероятности''' | ||
Строка 106: | Строка 97: | ||
| [[Медиа:PZAD2016_01_probweights.pdf|презентация (pdf)]] | | [[Медиа:PZAD2016_01_probweights.pdf|презентация (pdf)]] | ||
|- | |- | ||
- | | | + | | 14.09.17 |
| лекция | | лекция | ||
| | | | ||
| | | | ||
|- | |- | ||
- | | | + | | 14.09.17 |
| дз | | дз | ||
| '''Первое домашнее задание:''' | | '''Первое домашнее задание:''' | ||
- | Решение задачи [[https:// | + | Решение задачи [[https://www.kaggle.com/c/pzadbabki]]. |
- | Срок - '''до | + | Срок - '''до 04 октября 2017 23:59''' (с выкладкой отчёта в [[https://www.kaggle.com/c/pzadbabki/discussion/39537 этой ветке форума]]). |
- | Все вопросы задаются в [[https:// | + | Все вопросы задаются в [[https://www.kaggle.com/c/pzadbabki/discussion/ форуме]]. |
Поощряется активность: выкладывание скриптов общего назначения (загрузка данных, перевод в нужный формат), бенчмарков (примитивные алгоритмы), ответы на вопросы в форуме. | Поощряется активность: выкладывание скриптов общего назначения (загрузка данных, перевод в нужный формат), бенчмарков (примитивные алгоритмы), ответы на вопросы в форуме. | ||
- | '''до | + | '''до 27 сентября 2017 23:59 ''' - преодолеть бенчмарк. |
Напоминание: команды называть по шаблону '''''Ivan Ivanov (MMP, MSU, Russia)'''''. | Напоминание: команды называть по шаблону '''''Ivan Ivanov (MMP, MSU, Russia)'''''. | ||
Строка 131: | Строка 122: | ||
|- | |- | ||
- | | | + | | 21.09.17 <br> среда |
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
| лекция | | лекция | ||
| '''Язык программирования Python''' | | '''Язык программирования Python''' | ||
Строка 232: | Строка 129: | ||
| [[Медиа:PZAD2016_05_python.pdf|презентация (pdf)]] | | [[Медиа:PZAD2016_05_python.pdf|презентация (pdf)]] | ||
|- | |- | ||
- | | | + | | 21.09.17 <br> среда |
| лекция | | лекция | ||
| '''Язык программирования Python''' (продолжение) | | '''Язык программирования Python''' (продолжение) | ||
| | | | ||
|- | |- | ||
- | | | + | | 21.09.17 <br> среда |
| дз | | дз | ||
| Готовиться к к/р по языку Python. | | Готовиться к к/р по языку Python. | ||
| | | | ||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
|} | |} | ||
== Успеваемость == | == Успеваемость == | ||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | + | 2 do | |
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
== Литература == | == Литература == | ||
Строка 422: | Строка 152: | ||
== История == | == История == | ||
Программы прошлых лет см. здесь: | Программы прошлых лет см. здесь: | ||
+ | * [[Прикладные задачи анализа данных (курс на ВМК 2016 года)]] | ||
* [[Алгоритмы, модели, алгебры (курс на ВМК 2015 года)]] | * [[Алгоритмы, модели, алгебры (курс на ВМК 2015 года)]] | ||
* [[Алгоритмы, модели, алгебры (курс на ВМК до 2015 года)]] | * [[Алгоритмы, модели, алгебры (курс на ВМК до 2015 года)]] |
Версия 20:38, 15 сентября 2017
Содержание |
ПРИКЛАДНЫЕ ЗАДАЧИ АНАЛИЗА ДАННЫХ (курс для магистров ММП ВМК МГУ)
- 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.
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 |
---|---|---|---|
07.09.17 | лекция | Вводное занятие: цели курса, материалы, правила, участие в соревнованиях. | презентация (pdf) |
07.09.17 | семинар | Тест на знание основ машинного обучения. | |
07.09.17 | 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). | |
14.09.17 | лекция | Оценка среднего и вероятности
материалы:
| презентация (pdf) |
14.09.17 | лекция | ||
14.09.17 | дз | Первое домашнее задание:
Решение задачи [[1]]. Срок - до 04 октября 2017 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 27 сентября 2017 23:59 - преодолеть бенчмарк. Напоминание: команды называть по шаблону Ivan Ivanov (MMP, MSU, Russia). | max штраф за задание -10.
Но дополнительно, за непреодоление бенчмарка -5.
|
21.09.17 среда | лекция | Язык программирования Python
| презентация (pdf) |
21.09.17 среда | лекция | Язык программирования Python (продолжение) | |
21.09.17 среда | дз | Готовиться к к/р по языку Python. |
|
Успеваемость
2 do
Литература
Указана локально - в сетке расписания.
История
Программы прошлых лет см. здесь: