Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)

Материал из MachineLearning.

Перейти к: навигация, поиск

Содержание

Московский физико-технический институт, Факультет управления и прикладной математики

’’Численные методы обучения по прецедентам’’ — практические занятия, включающие прикладные аспекты создания алгоритмов машинного обучения. Семестровый курс содержит 32 часа практических занятий. В ходе занятий студент получает несколько заданий на исследование свойств алгоритмов. Результатом практики являются отчеты о выполнении заданий.


Статья предназначена прежде всего для студентов группы 674, она будет наполняться в течение этого семестра.


Содержание отчета

Отчет состоит из следующих материалов:

  • статья на сайте machinelearning.ru,
  • отчет о вычислительном эксперименте,
  • исходный код алгоритма.

Статья на сайте machinelearning.ru

Статья должна иметь следующие разделы:

  1. Краткое введение в тему работы, содержащее определение алгоритма.
  2. Постановка задачи в математической нотации, содержащая обязательные слова «Дано» (задано), и «Найти» (требуется).
  3. Описание алгоритма в терминах поставленной задачи.
  4. Вычислительный эксперимент, поставленный для изучения свойств данного алгоритма.
  5. Ссылка на программную реализацию.
  6. Ссылка на список статей сайта machinelearning.ru по данной тематике.
  7. Список литературы.

Рекомендуемые название разделов:

  1. (без названия)
  2. Постановка задачи
  3. Алгоритм (вариант — Описание алгоритма)
  4. Пример (вариант — Вычислительный эксперимент)
  5. Исходный код
  6. Смотри также
  7. Литература

Рекомендуемое название статьи: «Название вашего алгоритма (пример)» Образец статьи: Логистическая регрессия (пример)

Выполнение вычислительного эксперимента

Написание исходного кода

Полезные материалы

Личные инструменты