- Новости
- Краткая информация
- Время и место
- Связь с преподавателями
- Результаты выполнения заданий
- Программа курса
- Список литературы
- Полезные ссылки
- (2020-05-08) Выложена десятая лекция, прочитанная В. Корвяковым и Э. Казиахмедовым.
- (2020-04-14) Выложены девятая лекция и семинар.
- (2020-04-07) Открыто соревнование на kaggle. Дедлайн: до 15 мая включительно.
- (2020-04-07) Выложена восьмая лекция
- (2020-04-01) Выложено второе практическое задание. Дедлайн отправки: до 01 мая включительно. Отправку задания необходимо делать с темой письма [ML2020:prac02]
- (2020-04-01) Выложены седьмая лекция и семинар.
- (2020-03-24) Выложено второе теоретическое задание. Дедлайн отправки: до 14 апреля включительно. Отправку задания необходимо делать с темой письма [ML2020:th02]
- (2020-03-24) Выложена шестая лекция.
- (2020-03-17) Выложена пятая лекция.
- (2020-03-11) Выложено первое практическое задание. Дедлайн отправки: до 01 апреля включительно. Отправку задания необходимо делать с темой письма [ML2020:prac01]
- (2020-03-11) Выложена четверная лекция и семинар по pandas. Был добавлен раздел с примерами кода notebooks
- (2020-03-04) Выложено первое теоретическое задание. Дедлайн отправки: до 25 марта включительно. Отправку задания необходимо делать с темой письма [ML2020:th01]
- (2020-03-04) Выложена третья лекция
- (2020-02-27) Выложена вторая лекция
- (2020-02-19) Выложена первая лекция и первый семинар
- Первая лекция состоится во вторник 18 февраля, в 18:30 в аудитории 1205 (ГЗ МГУ)
- В этом семетре помимо лекций будут проходить еще и семинарские занятия, на которых будут обсуждаться практические вопросы машинного обучения. Семинары будут проходить сразу после лекций.
В весеннем семестре 2020 года на механико-математическом факультете МГУ им. М. В. Ломоносова начинается чтение нового спецкурса по выбору студента, посвященного классическим алгоритмам машинного обучения.
Курс будет читаться на базе кафедры Математической Теории Интеллектуальных Систем под руководством д.ф.-м.н., профессора Бабина Д. Н. Курс будут читать к.ф.-м.н. Петюшко А. А. и к.ф.-м.н. Иванов И. Е.
Курс читается по вторникам в 18:30, ГЗ МГУ, аудитория 1205 (ГЗ МГУ).
- Telegram-канал, в котором будут появляться все важные новости
- Обратная связь - по почте mlcoursemm@gmail.com
- Ну и всегда можно написать в issues :)
| Номер | Дата | Лекция | Семинар |
|---|---|---|---|
| 01 | 18.02.2020 | Вводная лекция | Вводное занятие по Python |
| 02 | 25.02.2020 | Непараметрические методы классификации и регрессии | Вводное занятие по Python (продолжение) |
| 03 | 03.03.2020 | Вероятностный подход к классификации | Разбор домашних заданий из курса по CV |
| 04 | 10.03.2020 | Регрессия и оценка качества | Введение в pandas |
| 05 | 17.03.2020 | Линейные классификаторы | Метрики качества классификаторов |
| 06 | 24.03.2020 | SVM | Построение SVM |
| 07 | 31.03.2020 | Решающие деревья. Случайный лес | Работа с пропущенными значениями. Выбор признаков |
| 08 | 07.04.2020 | Ансамбли | Обзор площадки Kaggle и соренование |
| 09 | 14.04.2020 | Ансамбли | Обзор методов ансамблирования в sklearn |
| 10 | 21.04.2020 | Разведывательный анализ | Разведывательный анализ |
| 11 | 28.04.2020 | Методы уменьшения размерности | Разбор домашних заданий курса |
- Курс лекций по машинному обучению на http://www.machinelearning.ru от Воронцова К. В.
- Hastie, T. and Tibshirani, R. and Friedman, J. The Elements of Statistical Learning, 2nd edition, Springer, 2009.
- Bishop, C.M. Pattern Recognition and Machine Learning, Springer, 2006.
- Краткая справочная информация по Python, NumPy, SciPy, SciKit-learn, Pandas, MatPlotLib, Jupyter Notebook: см. в папке с документацией курса 2019 года
- Python Programming in 15 min: Part1, Part2, Part3
- Python Programmin - A Modern Approach: Code, notebooks and slides
- Playground and Cheatsheet for Learning Python: github repo
-
Homemade Machine Learning: github repo
-
Machine learning: Курс Andrew Ng на площадке https://www.coursera.org