Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 274, осень 2016
Материал из MachineLearning.
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.
Эссе и код
| Автор | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | T | Оценка |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Бочкарев Артем | text | ||||||||||
| 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]
