Машинное обучение в экономике магистратура 2025-2026 — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
(Новая страница: «== Материалы для повторения == Викистранички курсов по теории вероятностей и математичес…»)
 
(Домашнее задание 1)
Строка 21: Строка 21:
 
=== Домашнее задание 1 ===  
 
=== Домашнее задание 1 ===  
  
'''Дедлайн''': 18 мая
+
'''Дедлайн''': будет объявлен позже
  
Необходимо внести данные группы (до трех человек включительно), в которой будет выполняться второе домашнее задание, в таблицу по [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1MLeXqpQ-q-FVzRM0NjVsAzKPrOmjxJzpNWLxGEzB5cM/edit?usp=sharing ссылке].
+
Необходимо внести данные группы (до двух человек включительно), в которой будет выполняться второе домашнее задание, в таблицу, ссылка на которую появится позже.
  
 
=== Домашнее задание 2 ===  
 
=== Домашнее задание 2 ===  

Версия 16:12, 6 ноября 2025

Материалы для повторения

Викистранички курсов по теории вероятностей и математической статистике:

Видео про применение python в математической статистике:

Информация о курсе

Оценка = 0.01 * ДЗ1 + 0.29 * ДЗ2 + 0.7 * Экзамен

Домашнее задание

Домашнее задание 1

Дедлайн: будет объявлен позже

Необходимо внести данные группы (до двух человек включительно), в которой будет выполняться второе домашнее задание, в таблицу, ссылка на которую появится позже.

Домашнее задание 2

Дедлайн: 1 июня

Текст задания

Экзамен

Дата: будет объявлена позже

Информация о досрочно экзамене

Решение экзамена

Экзамены прошлых лет

Первый пример экзамена с решениями 2023-2024, бакалавриат

Второй пример экзамена с решениями, 2023-2024, бакалавриат

Экзамен 2023-2024 с решениями, бакалавриат

Экзамен 2024-2025 с решениями, магистратура

Консультации

Консультация перед экзаменом на лекции 2023-2024

Консультация о генерации данных для домашней работы 2023-2024

Неделя 0. Введение в машинное обучение

Основные материалы

Слайды лекции

Неделя 1. Байесовские сети

Основные материалы

Слайды лекции

Код семинара

Задачи семинара

Рекомендуемая литература

1. FOML глава 6.

2. MLPP глава 10.