Прикладной регрессионный анализ (курс лекций, B.В.Стрижов, 2009)

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(История)
(План лекций)
Строка 41: Строка 41:
|}
|}
-
== План лекций ==
+
== Задания ==
-
=== Лекция 1 ===
+
-
Определение сроков и состава заданий экзамена. Обзор полезной литературы. Основы документирования вычислительных экспериментов. Введение в Матлаб.
+
-
 
+
-
'''Задания на следующую лекцию'''
+
# Зарегистрироваться в репозитории sourceforge и прислать свой ник на электронную почту Константину Скипору.
# Зарегистрироваться в репозитории sourceforge и прислать свой ник на электронную почту Константину Скипору.
# Составить список участников и список рецензентов (по два рецензента на каждого участника).
# Составить список участников и список рецензентов (по два рецензента на каждого участника).
Строка 53: Строка 49:
# Прочесть Matlab Style Guide.
# Прочесть Matlab Style Guide.
# Получить алгебраическое выражение для инвертированного метода сортировки [http://strijov.com/sources/demo_indexation.php].
# Получить алгебраическое выражение для инвертированного метода сортировки [http://strijov.com/sources/demo_indexation.php].
-
 
-
=== Лекция 2 ===
 
-
Разработка архитектуры программных систем для проведения исследований. Примеры систем. Введение в предметную область.
 
-
'''Задания на следующую лекцию'''
 
# Прочесть IDEF0.
# Прочесть IDEF0.
# Прочесть CRISPWP-DM.
# Прочесть CRISPWP-DM.
-
 
-
=== Лекция 3 ===
 
-
Введение в регрессионный анализ. Линейная регрессия. Методы порождения линейных моделей.
 
-
'''Задания на следующую лекцию'''
 
-
#
 
== Полезные ссылки ==
== Полезные ссылки ==

Версия 16:23, 26 октября 2009

Статья предназначена прежде всего для студентов группы 474, она будет наполняться в течение этого семестра.


Содержание

Московский физико-технический институт, Факультет управления и прикладной математики

Курс читается студентам 6-го курса кафедры "Интеллектуальные системы"

История

Курс, особенно прикладная часть, изменяется ежегодно. См. материалы прошлых лет:

Также см. статьи в разделе


Практика

Создание библиотеки алгоритмов выбора линейных моделей Кирилл Чувилин
Создание библиотеки алгоритмов выбора нелинейных моделей Welcome!
Построение системы порождения и выбора моделей Николай Разин, Александр Фрей
Создание библиотеки алгоритмов конструктивного порождения суперпозиций Александр Фрей, Николай Разин
Создание алгоритмов последовательной модификации моделей Welcome!
Порождение и выбор авторегрессионных моделей Welcome!
Порождение и выбор моделей классификации Welcome!

Задания

  1. Зарегистрироваться в репозитории sourceforge и прислать свой ник на электронную почту Константину Скипору.
  2. Составить список участников и список рецензентов (по два рецензента на каждого участника).
  3. Ознакомиться со списоком материалов по практике.
  4. Ознакомиться с приемами работы в Matlabе.
  5. Изучить структуры данных Matlaba.
  6. Прочесть Matlab Style Guide.
  7. Получить алгебраическое выражение для инвертированного метода сортировки [1].
  8. Прочесть IDEF0.
  9. Прочесть CRISPWP-DM.

Полезные ссылки

  1. Отчет о выполнении исследовательского проекта
  2. Отчет о выполнении вычислительного эксперимента
  3. Примеры отчетов об экспериментах: пример 1, пример 2
  4. Введение в Матлаб
  5. Документирование функций Matlab
  6. Matlab Programming Style Guidelines (pdf)
  7. Работа с репозиторием SourceForge.net
  8. Корневая папка репозитория SourceForge/mlalgorithms
  9. Протокол рецензирования программных систем (временная ссылка)
  10. Шаблон отчета о выполнении исследовательского проекта (временная ссылка)
  11. Шаблон описания программной системы systemdocs.doc (doc)
  12. Описание стандарта IDEF0 (pdf)
  13. Описание стандарта CRISP-DM (pdf)

Экзамен

  • 15 декабря в 10:30 ауд. 355. Теория (проверка остаточных знаний), задачи.
  • Не позднее, чем за неделю до экзамена требуется сдать практику.
Личные инструменты