Машинное обучение (РЭУ)
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
(→Краткое описание) |
|||
| Строка 9: | Строка 9: | ||
[[Media:Check_KNN.zip|Проверка работы метода K-NN]] | [[Media:Check_KNN.zip|Проверка работы метода K-NN]] | ||
| + | |||
| + | ==Лекции== | ||
| + | |||
| + | [[Media:Kitov-ML-REU-01-Introduction.pdf|Введение]] | ||
| + | |||
| + | [[Media:Kitov-ML-REU-02-K-NN.pdf|Метод ближайших соседей]] | ||
Версия 17:28, 23 января 2016
Краткое описание
Курс ведется для магистров РЭУ им.Г.В.Плеханова. В курсе рассматриваются основные задачи анализа данных и обучения по прецедентам: классификация, кластеризация, регрессия, понижение размерности, ранжирование, коллаборативная фильрация. По изложению для каждой рассматриваемой задачи изучаются математические основы методов, лежащие в их основе предположения о данных, взаимосвязи методов между собой и особенности их практического применения. Большое внимание уделено освоению практических навыков анализа данных, отрабатываемых на семинарах, которое будет вестись с использованием языка python и соответствующих библиотек для научных вычислений. От студентов требуются знания линейной алгебры, математического анализа и теории вероятностей.
