Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 274, осень 2016
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
(Новая: {{Main|Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)}} __NOTOC__ '''Структурное обучение: п...) |
|||
| Строка 5: | Строка 5: | ||
Курс посвящен обсуждению методов выбора моделей. Обсуждение ведется в формате лекций, эссе и кода. '''Эссе''' — это изложение идеи решения задачи. Изложение должно быть достаточно полным (идею можно восстановит однозначно), но кратким (полстраницы,). Пишется в свободной форме, но с учетом нашего стиля написания научных работ: терминологическая точность и единство обозначений приветствуются[http://strijov.com/papers/Katrutsa2014TestGenerationEn.pdf]. Код — это Python jupyter notebook, иллюстрирующий идею. | Курс посвящен обсуждению методов выбора моделей. Обсуждение ведется в формате лекций, эссе и кода. '''Эссе''' — это изложение идеи решения задачи. Изложение должно быть достаточно полным (идею можно восстановит однозначно), но кратким (полстраницы,). Пишется в свободной форме, но с учетом нашего стиля написания научных работ: терминологическая точность и единство обозначений приветствуются[http://strijov.com/papers/Katrutsa2014TestGenerationEn.pdf]. Код — это Python jupyter notebook, иллюстрирующий идею. | ||
| + | |||
| + | Оценка=10, где задача (эссе и код)=1, итоговый тест=1 (30-50 вопросов 1 час), 3 пропуска (как в прошлом году). | ||
== Эссе и код == | == Эссе и код == | ||
| Строка 23: | Строка 25: | ||
|- | |- | ||
|Бочкарев Артем | |Бочкарев Артем | ||
| - | | [https://sourceforge.net/p/mlalgorithms/code/HEAD/tree/Group274/Bochkarev2016Essays/Bochkarev2016Essay1.pdf?format=raw | + | | [https://sourceforge.net/p/mlalgorithms/code/HEAD/tree/Group274/Bochkarev2016Essays/Bochkarev2016Essay1.pdf?format=raw эссе] |
| - | [https://sourceforge.net/p/mlalgorithms/code/HEAD/tree/Group274/Bochkarev2016Essays/Bochkarev2016Essay2.pdf?format=raw | + | [https://sourceforge.net/p/mlalgorithms/code/HEAD/tree/Group274/Bochkarev2016Essays/Bochkarev2016Essay2.pdf?format=raw код] |
| | | | ||
| | | | ||
Версия 19:31, 14 сентября 2016
Структурное обучение: порождение и выбор моделей
Курс посвящен обсуждению методов выбора моделей. Обсуждение ведется в формате лекций, эссе и кода. Эссе — это изложение идеи решения задачи. Изложение должно быть достаточно полным (идею можно восстановит однозначно), но кратким (полстраницы,). Пишется в свободной форме, но с учетом нашего стиля написания научных работ: терминологическая точность и единство обозначений приветствуются[1]. Код — это Python jupyter notebook, иллюстрирующий идею.
Оценка=10, где задача (эссе и код)=1, итоговый тест=1 (30-50 вопросов 1 час), 3 пропуска (как в прошлом году).
Эссе и код
| Автор | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | T | Оценка |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Бочкарев Артем | эссе | ||||||||||
| Гончаров Алексей | |||||||||||
| Жариков Илья | |||||||||||
| Исаченко Роман | |||||||||||
| Нейчев Радослав | |||||||||||
| Смирнов Евгений | |||||||||||
| Чинаев Николай | |||||||||||
| Анисимов Александр | |||||||||||
| Кулага Роман | |||||||||||
| Пугач Илья |
Эссе хранятся в личной папке Group274/Surname2016aEssays/ (буква a означает autumn). Ссылка на эссе делается по шаблону
[https://sourceforge.net/p/mlalgorithms/code/HEAD/tree/Group274/Surname2016aEssays/Surname2016Essay1.pdf?format=raw text] [https://sourceforge.net/p/mlalgorithms/code/HEAD/tree/Group274/Surname2016aEssays/Surname2016Essay1.nb?format=raw code]
