Современные методы машинного обучения (курс майнора) ИАД3-7 — различия между версиями
Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Agrachev (обсуждение | вклад) |
Agrachev (обсуждение | вклад) (→Полезные ссылки) |
||
| Строка 22: | Строка 22: | ||
== Полезные ссылки == | == Полезные ссылки == | ||
| + | |||
| + | |||
| + | '' Python '' | ||
| + | # [https://www.pkimber.net/open/_downloads/pep8_cheat.pdf PEP-8 Code Style Guide Cheat-sheet] | ||
| + | # [http://www.tutorialspoint.com/python/ Python Tutorials Point] | ||
| + | # [http://matplotlib.org/users/pyplot_tutorial.html Matplotlib Tutorial] | ||
| + | # [http://sebastianraschka.com/Articles/2014_matrix_cheatsheet_table.html Matrix Manipulation Cheat-sheet] | ||
| + | # [http://ipython.org/notebook.html Ipython Notebook] | ||
| + | # [http://beakernotebook.com/ Beaker Notebook] | ||
| + | # [https://www.yhat.com/products/rodeo yhat Rodeo] | ||
| + | |||
| + | '' Ресурсы и Книги '' | ||
| + | # [http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/ISLR%20Sixth%20Printing.pdf James, Witten, Hastie, Tibshirani — An Introduction to Statistical Learning] | ||
| + | # [http://www.springer.com/br/book/9780387310732 Bishop — Pattern Recognition and Machine Learning (первые главы)] | ||
| + | # [http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%97%D0%B0%D0%B3%D0%BB%D0%B0%D0%B2%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%86%D0%B0 MachineLearning.ru] | ||
| + | # [https://www.kaggle.com/ Kaggle] | ||
| + | # [http://archive.ics.uci.edu/ml/ UCI Repo] | ||
| + | # [http://www.r2d3.us/visual-intro-to-machine-learning-part-1/ Visual Intro to ML] | ||
| + | |||
| + | ''' Онлайн Курсы ''' | ||
| + | # [https://www.coursera.org/learn/machine-learning Andrew Ng's Course] | ||
| + | # [https://www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning Introduction to ML] | ||
| + | # [https://www.dataquest.io/ Learning Data Science with Python] | ||
| + | # [https://www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning Курс от ВШЭ] | ||
| + | # [http://habrahabr.ru/post/248069/ Обзор МООС Курсов] | ||
Версия 14:04, 22 сентября 2016
Содержание
Майнор по курсу "Современные методы машинного обучения" - 2016/2017 учебный год - ИАД-3 и ИАД-7
На данной странице будут вывешиваться последние новости и материалы для семинарских занятий групп ИАД-3 и ИАД-7
Семинарист: Артем Грачев
Почта курса: hse.minor.dm@gmail.com
При обращении по почте, начинайте тему письма со слов [Майнор ИАД-N], где N - номер группы.
Страница курса
Семинары
1) 15 Сентября 2016: Метод опорных векторов. Ядра. - [IPython Notebook]
2) 22 Сентября 2016: Оптимизация. Градиентный спуск [Data&Notebook]
Домашние Задания
Формулировка и данные
[ ДЗ 1.] Срок - 30 Сентября 2016
В теме письма указывать [Майнор ИАД-N ДЗ-1], где N -- номер группы.
Полезные ссылки
Python
- PEP-8 Code Style Guide Cheat-sheet
- Python Tutorials Point
- Matplotlib Tutorial
- Matrix Manipulation Cheat-sheet
- Ipython Notebook
- Beaker Notebook
- yhat Rodeo
Ресурсы и Книги
- James, Witten, Hastie, Tibshirani — An Introduction to Statistical Learning
- Bishop — Pattern Recognition and Machine Learning (первые главы)
- MachineLearning.ru
- Kaggle
- UCI Repo
- Visual Intro to ML
Онлайн Курсы