Методы оптимизации в машинном обучении (курс лекций)

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
Строка 4: Строка 4:
{|
{|
-
|Картинка
+
|[[Изображение:Momo_intro.jpg|300px]]
| valign="top"|Описание курса
| valign="top"|Описание курса
|}
|}

Версия 18:29, 30 июля 2012


Страница курса находится в стадии формирования


Описание курса

Автор курса: Кропотов Д.А. Курс не требует от студентов дополнительной математической подготовки, выходящей за пределы первых двух курсов университетского образования, все необходимые понятия вводятся в ходе лекций.

Расписание на 2012 учебный год

В осеннем семестре 2012 года спецкурс читается на ВМК.

Дата Название лекции Материалы
10 сентября 2012 Введение в курс. Методы одномерной оптимизации
17 сентября 2012 Лекции не будет

Оценка за курс

В рамках курса студентам предлагается выполнить три практических задания. Выполнение этих заданий является обязательным условием для допуска к экзамену и, соответственно, успешной сдачи курса. Итоговая оценка за курс вычисляется по формуле 0.2*(оценка за первое задание)+0.2*(оценка за второе задание)+0.2*(оценка за третье задание)+0.4*(оценка за экзамен).

Программа курса

Литература

  1. S.Boyd. Convex Optimization, Cambridge University Press, 2004.
  2. A.Antoniou, W.-S. Lu. Practical Optimization: Algorithms and Engineering Applications, Springer, 2007.
  3. Numerical Recipes. The Art of Scientific Computing, 3rd Edition, 2007.

См. также

Курс «Графические модели»

Курс «Байесовские методы в машинном обучении»

Спецсеминар «Байесовские методы машинного обучения»

Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)

Личные инструменты