Методы оптимизации в машинном обучении (курс лекций)

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(Литература)
Строка 4: Строка 4:
{|
{|
-
|[[Изображение:Momo_intro.jpg|300px]]
+
|[[Изображение:Momo_intro.png|300px]]
| valign="top"|Описание курса
| valign="top"|Описание курса
|}
|}
-
Автор курса: [[Участник:Kropotov|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.
+
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 ==
== Расписание на 2012 учебный год ==
Строка 19: Строка 19:
! width="30%" | Материалы
! width="30%" | Материалы
|-
|-
-
| 10 сентября 2012
+
| XX сентября 2012
-
| Введение в курс. Методы одномерной оптимизации ||
+
| Введение в курс ||
|-
|-
-
| 17 сентября 2012
+
| XX сентября 2012
| ''Лекции не будет'' ||
| ''Лекции не будет'' ||
|-
|-
Строка 28: Строка 28:
== Оценка за курс ==
== 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
+
В рамках курса студентам предлагается выполнить ряд практических заданий.
-
задание)+0.2*(оценка за второе задание)+0.2*(оценка за третье задание)+0.4*(оценка за экзамен).
+
== Программа курса ==
== Программа курса ==
Строка 50: Строка 49:
[[Категория:Учебные курсы]]
[[Категория:Учебные курсы]]
-
[[Категория:Байесовские методы]]
 

Версия 01:00, 4 августа 2012


Страница курса находится в стадии формирования


Описание курса

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
XX сентября 2012 Введение в курс
XX сентября 2012 Лекции не будет

Оценка за курс

В рамках курса студентам предлагается выполнить ряд практических заданий.

Программа курса

Литература

  1. Optimization for Machine Learning. Edited by Suvrit Sra, Sebastian Nowozin and Stephen J. Wright, MIT Press, 2011.
  2. S. Boyd. Convex Optimization, Cambridge University Press, 2004.
  3. A. Antoniou, W.-S. Lu. Practical Optimization: Algorithms and Engineering Applications, Springer, 2007.
  4. R. Fletcher. Practical Methods of Optimization, Wiley, 2000.
  5. Numerical Recipes. The Art of Scientific Computing, 1992.

См. также

Курс «Графические модели»

Курс «Байесовские методы в машинном обучении»

Спецсеминар «Байесовские методы машинного обучения»

Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)

Личные инструменты