Машинное обучение (В.В.Китов, РЭУ им.Плеханова)

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(Введение в машинное обучение.)
(Метод ближайших центроидов и K ближайших соседей.)
Строка 13: Строка 13:
===Метод ближайших центроидов и K ближайших соседей.===
===Метод ближайших центроидов и K ближайших соседей.===
-
[https://yadi.sk/i/iBMngr1m3Q3U6A Презентация].
+
[https://yadi.sk/i/KaHfWuT9KCNTlg Презентация].
-
 
+
=Дополнительные материалы=
=Дополнительные материалы=

Версия 08:56, 27 февраля 2019

Содержание

Курс лаборатории искусственного интеллекта РЭУ им.Г.В.Плеханова 26,27 февраля и 5,6 марта 14-00-17-00 в ауд.413. Курс посвящен алгоритмам машинного обучения (machine learning), которые сами настраиваются на известных данных, выделяя их характерную структуру и взаимосвязи между ними, для их прогнозирования, анализа, компактного описания и визуализации. Основной акцент курса сделан на задачах предсказания дискретных величин (классификация) и непрерывных величин (регрессия), хотя в курсе также рассматриваются и другие задачи.

Лектор: Виктор Китов


Программа курса

Введение в машинное обучение.

Презентация.

Метод ближайших центроидов и K ближайших соседей.

Презентация.

Дополнительные материалы

Основные библиотеки python для работы с данными

  • Базовая работа с матрицами и др. numpy.
  • Методы оптимизации и др. scipy.
  • Более удобная работа с матрицами pandas.
  • Визуализация bokeh, matplotlib.
  • Машинное обучение scikit-learn.
  • Глубинное обучение pytorch.

Изучение python

Личные инструменты