Wiki - Факультет компьютерных наук - Вклад [ru]

Дискретная Математика КНАД 2025/26

2025-12-21T11:55:14Z

РќРёРєРёС‚Р° Р›СѓРєСЊСЏРЅРµРЅРєРѕ:

== Преподаватели и учебные ассистенты ==

{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! Группа !! 251 !! 252 !! 253
|-
|| Лектор ||colspan="3"| [https://www.hse.ru/org/persons/224875083 Андрей Мажуга]
|-
|| Семинарист || [https://www.hse.ru/org/persons/224875083 Андрей Мажуга] || [https://www.hse.ru/org/persons/314157965 Валентин Промыслов] || [https://www.hse.ru/org/persons/225553845/ Никита Лукьяненко]
|-
|| Приемные часы || Понедельник, 18:00 -- 21:00, через Zoom нужно предупредить за день || ВТ, 18:00 – 21:00 || По запросу
|-
|| Ассистент || Вера Золотых ([https://t.me/ascheritza tg]) || Роман Светлов ([https://t.me/uperromaxa tg]) || Антон Витюк ([https://t.me/MrAnt1vit tg])
|}

== О курсе ==
Эта страничка содержит ссылки на материалы по курсу Дискретная Математика в 2025/2026 учебном году на программе "Компьютерные науки и анализ данных" Факультета Компьютерных Наук НИУ ВШЭ.

== Видеозаписи ==
[https://disk.yandex.ru/d/iwFlha6NmnWZ-A Все видеозаписи]

== Конспект Лекций ==

''' Модуль 2'''
* [https://www.dropbox.com/s/js4k16xdt6nv1k4/%D0%94%D0%B8%D1%81%D0%BA%D1%80%D0%B0_%D0%9B%D0%B5%D0%BA_15.pdf?dl=0 '''Лекция 15'''] (19.12.2025). Начала теории чисел, Часть-IV; функция Эйлера; понятия мультипликативной и вполне мультипликативной функции; мультипликативность функции Эйлера; две замкнутые формы для выражения значения функции Эйлера; теорема Эйлера; некоторые дополнительные свойства функции Эйлера (без доказательства); китайская теорема об остатках.

* [https://www.dropbox.com/s/jqg1oemgfwon6jd/%D0%94%D0%B8%D1%81%D0%BA%D1%80%D0%B0_%D0%9B%D0%B5%D0%BA_14.pdf?dl=0 '''Лекция 14'''] (13.12.2025). Начала теории чисел, Часть-III; простые и составные натуральные числа; бесконечность множества простых чисел; факторизация натурального числа и основная теорема арифметики; теорема об изоморфизме порядков для отношения делимости; НОД и НОК в терминах факторизации; теорема Вильсона; малая теорема Ферма.

* [https://www.dropbox.com/s/srus7n3c2onf4wq/%D0%94%D0%B8%D1%81%D0%BA%D1%80%D0%B0_%D0%9B%D0%B5%D0%BA_13.pdf?dl=0 '''Лекция 13'''] (06.12.2025). Начала теории чисел, Часть-II; понятия сравнения по модулю, классы эквивалентности и вычеты; операции сложения и умножения вычетов, корректность определения и основные свойства; существование обратного вычета по умножению; описание множества решений сравнения 1-й степени.

* [https://www.dropbox.com/s/nqcu6wu79uh02vf/%D0%94%D0%B8%D1%81%D0%BA%D1%80%D0%B0_%D0%9B%D0%B5%D0%BA_12.pdf?dl=0 '''Лекция 12'''] (29.11.2025). Начала теории чисел, Часть-I; деление с остатком; корректность операции деления с остатком; наибольший общий делитель; основные свойства НОД (существование, единственность, au+bv формула); расширенный алгоритм Евклида.

* [https://www.dropbox.com/s/43kg2qt02l04fz3/%D0%94%D0%B8%D1%81%D0%BA%D1%80%D0%B0_%D0%9B%D0%B5%D0%BA_11.pdf?dl=0 '''Лекция 11'''] (22.11.2025). Отношения, Часть-III: Частичные порядки; понятие частичного порядка (строгий/нестрогий/линейный); теорема о взаимно однозначном соответствии между строгими и нестрогими порядками; понятие частично упорядоченного множества; минимальные/наименьшие/максимальные/наибольшие элементы; лексикографический порядок; изоморфизм порядков; сумма порядков.

* [https://www.dropbox.com/s/2bev18c9senfg64/%D0%94%D0%B8%D1%81%D0%BA%D1%80%D0%B0_%D0%9B%D0%B5%D0%BA_10.pdf?dl=0 '''Лекция 10'''] (15.11.2025). Отношения и функции, Часть-II; понятие обратной функции; теорема об обратной функции; примеры обратимых функций; теорема об обратной функции на конечном множестве; отношения эквивалентности; понятия класса эквивалентности и фактормножества; теорема об описании эквивалентностей; изоморфизмы графов.

* [https://www.dropbox.com/s/815hvuyvyyp6sc4/%D0%94%D0%B8%D1%81%D0%BA%D1%80%D0%B0_%D0%9B%D0%B5%D0%BA_9.pdf?dl=0 '''Лекция 9'''] (08.11.25). Отношения и функции, Часть-I; понятие бинарного отношения и связанные с ним понятия; транспонирование и композиция бинарных отношений; ассоциативность композиции бинарных отношений; основные типы бинарных отношений (рефлексивные, симметричные и т.д.); понятие функции и связанные с ним понятия; инъективные, сюръективные, биективные функции и их основные свойства.

* [https://www.dropbox.com/s/8nrepdxabqe0zoi/%D0%94%D0%B8%D1%81%D0%BA%D1%80%D0%B0_%D0%9B%D0%B5%D0%BA_8.pdf?dl=0 '''Лекция 8'''] (01.11.2025). Комбинаторика, Часть-III; биномиальные коэффициенты и их основные свойства; треугольник Паскаля; мультиномиальные коэффициенты; явная формула для мультиномиальных коэффициентов; числа Каталана; явная формула для чисел Каталана.

''' Модуль 1'''
* [https://www.dropbox.com/s/vs36y1cq24kg9mt/%D0%94%D0%B8%D1%81%D0%BA%D1%80%D0%B0_%D0%9B%D0%B5%D0%BA_7.pdf?dl=0 '''Лекция 7'''] (21.10.2025). Комбинаторика, Часть-II; комбинаторный принцип деления; размещения, теорема о числе размещений; сочетания, теорема о числе сочетаний.

* [https://www.dropbox.com/s/29dcnac2h7tgkl3/%D0%94%D0%B8%D1%81%D0%BA%D1%80%D0%B0_%D0%9B%D0%B5%D0%BA_6.pdf?dl=0 '''Лекция 6'''] (18.10.2025). Графы, Часть-III: Ориентированные графы; понятие ориентированного графа, степени входа и выхода вершины орграфа; теорема о сумме степеней вершин орграфа; ориентированный путь и цикл в орграфе; понятие сильной связности; ациклические орграфы и их описание; задача о кенигсбергских мостах, эйлеровы циклы и эйлеровы графы; теорема об описании эйлеровых орграфов.

* [https://www.dropbox.com/s/78zycyx8cp5k6fu/%D0%94%D0%B8%D1%81%D0%BA%D1%80%D0%B0_%D0%9B%D0%B5%D0%BA_5.pdf?dl=0 '''Лекция 5'''] (11.10.2025). Графы, Часть-II: Деревья; понятия леса и дерева; теорема об описании лесов (эквивалентные определения леса); теорема об описании деревьев (эквивалентные определения дерева); размерность графа и ее основные комбинаторные свойства; теорема о размерности леса; теорема о размерности дерева (связь числа вершин и ребер в дереве); листья в девере; теорема об остовных деревьях; теорема Кэли о числе остовных деревьев в полном графе (без доказательства).

* [https://www.dropbox.com/s/lsk7n3ehdbvl9ec/%D0%94%D0%B8%D1%81%D0%BA%D1%80%D0%B0_%D0%9B%D0%B5%D0%BA_4.pdf?dl=0 '''Лекция 4'''] (04.10.2025). Графы, Часть-I: Введение; понятие графа, матрицы смежности и инцидентности; теорема о сумме степеней вершин графа; связность, области достижимости и компоненты связности графа.

* [https://www.dropbox.com/s/mb2zy4m57j9o8vv/%D0%94%D0%B8%D1%81%D0%BA%D1%80%D0%B0_%D0%9B%D0%B5%D0%BA_3.pdf?dl=0 '''Лекция 3'''] (27.09.2025). Комбинаторика, Часть-I; основные комбинаторные принципы: правило произведения и правило суммы; понятие последовательности; теорема о числе слов в конечном алфавите; формула включения-исключения.

* [https://www.dropbox.com/s/idul60ntayu8zb3/%D0%94%D0%B8%D1%81%D0%BA%D1%80%D0%B0_%D0%9B%D0%B5%D0%BA_2.pdf?dl=0 '''Лекция 2'''] (20.09.2025). Введение в теорию множеств; основные способы задания множества; основные операции над множествами; (полный) принцип математической индукции.

* [https://www.dropbox.com/s/dyjluf1xsnzfsk6/%D0%94%D0%B8%D1%81%D0%BA%D1%80%D0%B0_%D0%9B%D0%B5%D0%BA_1.pdf?dl=0 '''Лекция 1'''] (13.09.2025). Введение в алгебру логики; понятие высказывания, простые и сложные (= составные) высказывания; основные логические связки; логически эквивалентные высказывания; примеры эквивалентностей; тавтологии и противоречия; кванторы всеобщности и существования.

== Семинары ==

'''Материал с семинаров 251-й группы:'''

''' Модуль 2'''
* [https://www.dropbox.com/scl/fi/fsyphfmffmarl6888w2te/_-_-_15_g251.pdf?rlkey=dw6mt42213kije9xn8bdfu00w&st=5wcxlbod&dl=0 '''Семинар №15'''] (19.12.2025)

* [https://www.dropbox.com/s/hujrf5zs3qhv6tx/%D0%94%D0%B8%D1%81%D0%BA%D1%80%D0%B0_%D0%A1%D0%B5%D0%BC_14.pdf?dl=0 '''Семинар №14'''] (13.12.2025) ([https://www.dropbox.com/scl/fi/b6dd9tw9zjjky21vhiee2/_-_-_14_g251.pdf?rlkey=golcn12hexrbj775o78epuuuj&st=ehgd0v6c&dl=0 Доска с Семинара_14])

* [https://www.dropbox.com/s/edn7p74fnp348e0/%D0%94%D0%B8%D1%81%D0%BA%D1%80%D0%B0_%D0%A1%D0%B5%D0%BC_13.pdf?dl=0 '''Семинар №13'''] (06.12.2025)

* [https://www.dropbox.com/s/a5qrrk4vkiu9mox/%D0%94%D0%B8%D1%81%D0%BA%D1%80%D0%B0_%D0%A1%D0%B5%D0%BC_12.pdf?dl=0 '''Семинар №12'''] (29.11.2025)

* [https://www.dropbox.com/s/2krpibiezq7pbr3/%D0%94%D0%B8%D1%81%D0%BA%D1%80%D0%B0_%D0%A1%D0%B5%D0%BC_11.pdf?dl=0 '''Семинар №11'''] (22.11.2025)

* [https://www.dropbox.com/s/n0ki8y5y1xdr4gl/%D0%94%D0%B8%D1%81%D0%BA%D1%80%D0%B0_%D0%A1%D0%B5%D0%BC_10.pdf?dl=0 '''Семинар №10'''] (15.11.2025)

* [https://www.dropbox.com/s/vi40lgbb3alnetw/%D0%94%D0%B8%D1%81%D0%BA%D1%80%D0%B0_%D0%A1%D0%B5%D0%BC_9.pdf?dl=0 '''Семинар №9'''] (08.11.2025)

* [https://www.dropbox.com/s/ux8bzonhdows98j/%D0%94%D0%B8%D1%81%D0%BA%D1%80%D0%B0_%D0%A1%D0%B5%D0%BC_8.pdf?dl=0 '''Семинар №8'''] (01.11.2025)

''' Модуль 1'''
* [https://www.dropbox.com/s/pqnzhao3didrr7s/%D0%94%D0%B8%D1%81%D0%BA%D1%80%D0%B0_%D0%A1%D0%B5%D0%BC_7.pdf?dl=0 '''Семинар №7'''] (21.10.2025)

* [https://www.dropbox.com/s/qntjky0c8bod6oj/%D0%94%D0%B8%D1%81%D0%BA%D1%80%D0%B0_%D0%A1%D0%B5%D0%BC_6.pdf?dl=0 '''Семинар №6'''] (18.10.2025)

* [https://www.dropbox.com/s/1uocuf1chll3fm1/%D0%94%D0%B8%D1%81%D0%BA%D1%80%D0%B0_%D0%A1%D0%B5%D0%BC_5.pdf?dl=0 '''Семинар №5'''] (11.10.2025)

* [https://www.dropbox.com/s/k365j5anop7qqgi/%D0%94%D0%B8%D1%81%D0%BA%D1%80%D0%B0_%D0%A1%D0%B5%D0%BC_4.pdf?dl=0 '''Семинар №4'''] (04.10.2025)

* [https://www.dropbox.com/s/7r9jm8yqfwzzznw/%D0%94%D0%B8%D1%81%D0%BA%D1%80%D0%B0_%D0%A1%D0%B5%D0%BC_3.pdf?dl=0 '''Семинар №3'''] (27.09.2025)

* [https://www.dropbox.com/s/dbhxyb19jvc1vkw/%D0%94%D0%B8%D1%81%D0%BA%D1%80%D0%B0_%D0%A1%D0%B5%D0%BC_2.pdf?dl=0 '''Семинар №2'''] (20.09.2025)

* [https://www.dropbox.com/s/4i438oauxrc1lk3/%D0%94%D0%B8%D1%81%D0%BA%D1%80%D0%B0_%D0%A1%D0%B5%D0%BC_1.pdf?dl=0 '''Семинар №1'''] (13.09.2025)

'''Материал с семинаров 252-й группы:'''

Все материалы доступны в [ '''google classroom'''].

'''Материал с семинаров 253-й группы:'''

Записи всех семинаров могут быть найдены [https://app.idroo.com/boards/maZfw0YU1A '''на доске.''']

== Домашние задания ==

'''ДЗ для 251-й группы:'''

'''Модуль 2'''
* [https://www.dropbox.com/scl/fi/jzolh5qvyl3tbqtdkd60e/_-_-_13_g251.pdf?rlkey=izn7be8r49ei4d2c592vit7xa&st=v3e5nyzu&dl=0 '''ДЗ №13'''] (выдача: 07.12.25, дедлайн: 13.12.25) ([https://www.dropbox.com/scl/fi/d4ddk8k14xoxyt83j4ddz/_-_-_13_g251.pdf?rlkey=1t1j6l0gepcm4erw8cqulbc0q&st=6pyuxcum&dl=0 Доска с Семинара_12])

* [https://www.dropbox.com/scl/fi/0wi6ljllftfsrv97iwxu5/_-_-_12_g251.pdf?rlkey=f1wygp5luw465ulmw1vdgqfm2&st=2wfz2nfp&dl=0 '''ДЗ №12'''] (выдача: 29.11.25, дедлайн: 06.12.25) ([https://www.dropbox.com/scl/fi/k4wl7n3a20vj9nvan9e3z/_-_-_12_g251.pdf?rlkey=hlr9hfkt65sfv0r177p7j32qr&st=22xpveeo&dl=0 Доска с Семинара_12])

* [https://www.dropbox.com/scl/fi/ec175ubo0z0ni5t6h6sor/_-_-_11_g251.pdf?rlkey=uty86ao7le1ztmsh32nnjgyvw&st=77actnz0&dl=0 '''ДЗ №11'''] (выдача: 22.11.25, дедлайн: 29.11.25) ([https://www.dropbox.com/scl/fi/uj6un0jct5qydpei5a8zt/_-_-_11_g251.pdf?rlkey=lx29ikk7pxxwmnbqxggmo071e&st=v9nrfcoj&dl=0 Доска с Семинара_11])

* [https://www.dropbox.com/scl/fi/wip7cdcqd37280rsyh67r/_-_-_10_g251.pdf?rlkey=rq6gza7vir7kic7xkbn54y1nl&st=vt8epc5u&dl=0 '''ДЗ №10'''] (выдача: 15.11.25, дедлайн: 22.11.25) ([https://www.dropbox.com/scl/fi/vnr8kzwpqptudb12wze71/_-_-_10_g251.pdf?rlkey=1q7avtz8p5t006rhy4scuqjk4&st=fye5zkrd&dl=0 Доска с Семинара_10])

* [https://www.dropbox.com/scl/fi/2d0kpkrfnk6b4htm97aya/_-_-_9_g251.pdf?rlkey=lf7pzuvj5w3mv9bragxufwbn0&st=nqpv3ffe&dl=0 '''ДЗ №9'''] (выдача: 08.11.25, дедлайн: 15.11.25) ([https://www.dropbox.com/scl/fi/14ifml3515gt1uluin7o6/_-_-_9_g251.pdf?rlkey=l272z01t3jdwwb6w3nedw9vm1&st=su1xd0vi&dl=0 Доска с Семинара_9])

* [https://www.dropbox.com/scl/fi/c546efrnld2es0wh46mmy/_-_-_8_g251.pdf?rlkey=t135ch0wmrpiogr3j6css878o&st=qbphz2k4&dl=0 '''ДЗ №8'''] (выдача: 01.11.25, дедлайн: 08.11.25) ([https://www.dropbox.com/scl/fi/d4y563f88if6w99iar636/_-_-_8_g251.pdf?rlkey=2upp91ly1c00otgs11v2b0ome&st=751d52md&dl=0 Доска с Семинара_8])

'''Модуль 1'''
* [https://www.dropbox.com/scl/fi/vb5dpwsp6r6zjmcnc1qa5/_-_-_7_g251.pdf?rlkey=8xtoh56mqdpxmkp57ayypnxfq&st=bnslsal5&dl=0 '''ДЗ №7'''] (выдача: 21.10.25, дедлайн: 01.11.25) ([https://www.dropbox.com/scl/fi/5ccx0blro2rlq1xixrlur/_-_-_7_g251.pdf?rlkey=gtqyhaijp6b73q7r7dqse3iuu&st=3gnjgfq2&dl=0 Доска с Семинара_7])

* [https://www.dropbox.com/scl/fi/f8za25yt7m4yrzs28pw2u/_-_-_6_g251.pdf?rlkey=xy1ybgh7xbquuw5rolllxzpi9&st=8wxol0pw&dl=0 '''ДЗ №6'''] (выдача: 18.10.25, дедлайн: 18.10.25) ([https://www.dropbox.com/scl/fi/4hdzjk3xtn2m6s9mr7vpu/_-_-_6_g251.pdf?rlkey=z14km284ixxkb8pmv03uor1cr&st=4ur8kei7&dl=0 Доска с Семинара_6])

* [https://www.dropbox.com/scl/fi/itcrgevu6dtozrxyaat0n/_-_-_5_g251.pdf?rlkey=jes0nxfa5oiup3iwm89lmvfdz&st=rj6y8san&dl=0 '''ДЗ №5'''] (выдача: 11.10.25, дедлайн: 18.10.25) ([https://www.dropbox.com/scl/fi/22un0m5mxkp9qf5tdh61t/_-_-_5_g251.pdf?rlkey=hbfufu9snuf8pcrfo9t3d1e3q&st=ogzgqtek&dl=0 Доска с Семинара_5])

* [https://www.dropbox.com/scl/fi/ymyamof64f6enn4qb7b8v/_-_-_4_g251.pdf?rlkey=x5wvr3q6d0hzqagsa58mlhxhe&st=lw6aqbzg&dl=0 '''ДЗ №4'''] (выдача: 04.10.25, дедлайн: 11.10.25) ([https://www.dropbox.com/scl/fi/mvd5bagx965x008h3623q/_-_-_4_g251.pdf?rlkey=phr10goo24w2419497bl6511k&st=sladb3lt&dl=0 Доска с Семинара_4])

* [https://www.dropbox.com/scl/fi/tw1ww5gorheof26woq1ec/_-_-_3_g251.pdf?rlkey=bplndrdq5hd0atsks3bndkuo5&st=99ox5b4j&dl=0 '''ДЗ №3'''] (выдача: 27.09.25, дедлайн: 04.10.25) ([https://www.dropbox.com/scl/fi/df9561548ue2n9052ncw6/_-_-_3_g251.pdf?rlkey=ukd60skdofunibx8i8wq2kwnh&st=kwdegooj&dl=0 Доска с Семинара_3])

* [https://www.dropbox.com/scl/fi/5szp2oso0vgrb0f2vw7h6/_-_-_2_g251.pdf?rlkey=zbjlxdorr9gqtwe5zfyci00f9&st=gewg400o&dl=0 '''ДЗ №2'''] (выдача: 20.09.25, дедлайн: 27.09.25) ([https://www.dropbox.com/scl/fi/pkvxcbc9eemo7cq2wpgrr/_-_-_2_g251.pdf?rlkey=7r3g0t8cc3tqalk67voib48cd&st=tib5980e&dl=0 Доска с Семинара_2])

* [https://www.dropbox.com/scl/fi/ca9una81zbslh2ddy47uv/_-_-_1_g251.pdf?rlkey=eaeewfj4ombgjeklqam5fwv3j&st=ic7qe9vi&dl=0 '''ДЗ №1'''] (выдача: 13.09.25, дедлайн: 20.09.25) ([https://www.dropbox.com/scl/fi/z5ygsfuni6e6dc65vawta/_-_-_1_g251.pdf?rlkey=iocdn2pd88q172p0ces9mb0xm&st=o5zf82h6&dl=0 Доска с Семинара_1])

'''ДЗ для 252-й группы:'''

Информация по домашним заданиям доступна в [ '''google classroom''']. Сдача домашнего задания происходит в этой же системе. Срок выполнения домашнего задания — неделя после семинара.

'''ДЗ для 253-й группы:'''

Если не указано иное, совпадает с домашним заданием для 251-ой группы. Сдача домашнего задания происходит в [https://classroom.google.com/c/ODE0NDEyMTE5MDMy?cjc=44ykotab '''google classroom''']. Срок выполнения домашнего задания — неделя после семинара. Для более подробной информации настоятельно рекомендуется вступить в [https://t.me/+zMhSlza3uz8zNzli '''чат группы.''']

== Ведомость с оценками и Контроль посещаемости ==

{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1fgXLEAYcHYvtHOcJgHc8lxNNAYKVLT--ZJq3BXKcFmE/edit?gid=1264620154#gid=1264620154 251] !! [https://docs.google.com/spreadsheets/d/19mc1sWKVgCsfQ4fpP3XRER67fGDC0cXQyPT2rTis5Js/edit?gid=1264620154#gid=1264620154 252] !! [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1ptmfbpFs38eUqkdLnL7DALjD6Rp-m3oiAcp2Bvmxl_c/edit?gid=1264620154#gid=1264620154 253]
|}

== Формы контроля и оценивание ==
Курс Дискретная Математика на КНАД читается в 1 и 2 модулях.

В течение курса установлены следующие формы контроля:
* письменный экзамен (ЭК);
* письменная контрольная работа (KР);
* два коллоквиума (KЛ1, КЛ2);
* несколько самостоятельных работ (СР, где СР --- есть среднее арифметическое оценок всех самостоятельных работ);
* несколько домашних заданий (ДЗ, где ДЗ --- есть среднее арифметическое оценок всех домашних работ; обычно одно ДЗ соответствует одному семинару).

'''Блокирующих форм контроля нет.'''

Все оценки, а именно ЭК, KР, КЛ1, КЛ2, СР и ДЗ, являются вещественными числами, принадлежащими отрезку [0;10] и вычисляются без округления.

'''Итоговая Оценка за дисциплину''', ИО, вычисляется по следующей формуле:

'''ИО = Округление(1/8*КЛ1+1/8*КЛ2+1/8*КР+7/40*ДЗ+3/20*СР+3/10*ЭК),'''

где функция Округление(r) определена следующим образом:
если десятичная часть неотрицательного вещественного числа r лежит в полуинтервале [0;0,2), то r округляется до максимального целого числа, не превосходящего r (например, Округление(7,199)=7);
если десятичная часть неотрицательного вещественного числа r лежит в интервале (0,7;1), то r округляется до наименьшего целого числа, большего r (например, Округление(7,701)=8);
если десятичная часть неотрицательного вещественного числа r лежит в отрезке [0,2;0,7], то r округляется до максимального целого числа, не превосходящего r, если студент присутствовал менее чем на 66% семинаров, иначе r округляется до наименьшего целого числа, не меньшего r.

Пересдача самостоятельных работ не предусмотрена '''даже по уважительной причине'''. Если студент не смог сдать самостоятельную работу по уважительной причине, то ее оценка считается равной оценке студента за ближайший к этой СР коллоквиум или КР.

Без уважительной причины студент может сдать только одно ДЗ за семестр после дедлайна (оно оценивается без штрафа), это ДЗ нельзя сдавать в течение последней недели перед зимней сессией. В случае наличия уважительной причины ситуация с ДЗ решается индивидуально.

== Контрольные Работа и Экзамен ==

'''Экзамен'''

ЭК пройдет '''23.12.2025[ВТ]''' в формате Zoom конференции, '''начало в 11:10 [МСК]''' (но желательно подключиться к конференции в 11:05), ссылка на Zoom (или см. РУЗ):
[появится здесь позже]
Правила проведения ЭК аналогичны правилам проведения КР:

На решение заданий ЭК будет отведено 120 мин., на фотографирование/сканирование и выгрузку работ будет выделено отдельное время. В течение этого времени студенту запрещается пользоваться любыми записями (конспект лекций/семинаров, справочные таблицы, шпаргалки, ...) и любыми электронными устройствами (мобильными телефонами, часами, калькуляторами, наушниками, товарищем по несчастью...); решение заданий ЭК записывается студентом на бумаге (на планшете писать нельзя). После окончания этого времени будет выделено отдельное время для фотографирования/сканирования работы и выгрузке ее в Google форму, в течение этого отдельного времени студент не может вносить изменения в работу (но, разумеется, может пользоваться телефоном/сканером/компьютером).

Описание заданий и список задач для подготовки к ЭК можно посмотреть в [https://www.dropbox.com/scl/fi/pkqpea5skkiwrvcz5j6q7/_-_-_1_-_-_-_-_25_26.pdf?rlkey=r00q703xq3b94k7eu89tco685&st=njk1r7ca&dl=0 '''этом файле''']. Если студенту нужен какой-то элементарный факт, прямо не относящийся к нашему курсу (например, формула для синуса тройного угла), то он может спросить этот факт у одного из преподавателей.

При написании ЭК студент обязан включить в Zoom камеру и демонстрацию рабочего стола, причем сильно желательно иметь две камеры: камеру телефона для обзора сбоку (т.е. камеру телефона, установленного так, что вас видно сбоку вместе с рабочим местом) и фронтальную камеру на компьютере (при несоблюдении этих условий студент не допускается к написанию ЭК). Вопросы, касающиеся технических проблем на стороне студента (отключение Интернет, зависание компьютера, кот, разорвавший работу,...), будут решаться в индивидуальном порядке.

'''Контрольная Работа'''

КР 1 пройдет '''13.11.25[ЧТ]''' в формате Zoom конференции, '''начало в 13:00 [МСК]''' (но желательно подключиться к конференции в 12:50), ссылка на Zoom конференцию:

[появится здесь позже]

На решение заданий КР 1 будет отведено 110-120 мин. В течение этого времени студенту запрещается пользоваться любыми записями (конспект лекций/семинаров, справочные таблицы, шпаргалки, ...) и любыми электронными устройствами (мобильными телефонами, часами, калькуляторами, наушниками, товарищем по несчастью...); решение заданий КР записывается студентом на бумаге (на планшете писать нельзя). После окончания этого времени, отведенного не решение заданий, будет выделено отдельное время для фотографирования/сканирования работы и выгрузке ее в Google форму, в течение этого дополнительного времени студент не может вносить изменения в работу (но, разумеется, может пользоваться телефоном/сканером/компьютером).

Описание КР можно посмотреть в [https://www.dropbox.com/s/vjg0q6r2rg0v6wi/%D0%94%D0%B8%D1%81%D0%BA%D1%80_%D0%9C%D0%B0%D1%82_%D0%9A%D0%A0_1_%D0%A1%D0%BF%D0%B8%D1%81%D0%BE%D0%BA_%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87_%D0%94%D0%BB%D1%8F_%D0%9F%D0%BE%D0%B4%D0%B3%D0%BE%D1%82%D0%BE%D0%B2%D0%BA%D0%B8.pdf?dl=0 '''этом файле''']. Если студенту нужен какой-то элементарный факт, прямо не относящийся к нашему курсу (например, формула для синуса тройного угла), то он может спросить этот факт у одного из преподавателей.

При написании КР студент обязан включить в Zoom камеру и демонстрацию рабочего стола, причем сильно желательно иметь две камеры: камеру телефона для обзора сбоку (т.е. камеру телефона, установленного так, что вас видно сбоку вместе с рабочим местом) и фронтальную камеру на компьютере (при несоблюдении этих условий студент не допускается к написанию КР). Вопросы, касающиеся технических проблем на стороне студента (отключение Интернет, зависание компьютера, кот, разорвавший работу,...), будут решаться в индивидуальном порядке.

== Коллоквиумы ==
'''Кол. 2 запланирован на неделю между 15.12.25[ПН] и 19.12.25[ПТ] (точные дату и время узнавайте у семинариста группы)''' и пройдет в формате Zoom конференции.

Таблицу для записи вам вышлет семинарист вашей группы.

Правила проведения и структура Кол. 2 такие же, как и у Кол. 1 (см. ниже).

Список вопросов на привести определение / формулировку можно посмотреть в [https://www.dropbox.com/s/j6acapjmh2hedew/%D0%94%D0%B8%D1%81%D0%BA%D1%80_%D0%9C%D0%B0%D1%82_%D0%9A%D0%BE%D0%BB_2_%D0%A1%D0%BF%D0%B8%D1%81%D0%BE%D0%BA_%D0%9E%D0%BF%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B9_%D0%B8_%D0%A4%D0%BE%D1%80%D0%BC%D1%83%D0%BB%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%BE%D0%BA.pdf?dl=0 ''' этом '''] файле.

Список вопросов на привести доказательство можно посмотреть в [https://www.dropbox.com/s/tsgwxc3fn9ptg0b/%D0%94%D0%B8%D1%81%D0%BA%D1%80_%D0%9C%D0%B0%D1%82_%D0%9A%D0%BE%D0%BB_2_%D0%A1%D0%BF%D0%B8%D1%81%D0%BE%D0%BA_%D0%94%D0%BE%D0%BA%D0%B0%D0%B7%D0%B0%D1%82%D0%B5%D0%BB%D1%8C%D1%81%D1%82%D0%B2.pdf?dl=0 ''' этом '''] файле.

'''Коллоквиум 1'''

'''Кол. 1 запланирован на неделю между 17.11.25[ПН] и 22.11.25[СБ]''' (в разных группах он запланирован в немного разное время) и пройдет в формате Zoom конференции.

'''Чтобы попасть на Кол. 1, вам нужно сначала на него записаться.''' У каждой из трех групп будет своя таблица для записи. Для того, чтобы записаться на Кол. 1, в таблице своей группы, студент должен будет выбрать свободный временной слот и вписать в него свои Фамилия Имя. Обращаем ваше внимание на то, что за день до начала Кол. 1 запись в таблицу будет закрыта.

Кол. 1 будет проходить следующем образом: в указанное в таблице время, студент подключается к Zoom конференции (ссылки будут предоставлены позже), получает билет, готовится (примерно) 30-40 мин., фотографирует/сканирует свою работу, отправляет работу преподавателю, отвечает на вопросы по работе и доп. вопросы.

В билете будет:

1) четыре вопроса на привести определение / формулировку. Список этих вопросов приведен в [https://www.dropbox.com/s/gspjva3t642n1wj/%D0%94%D0%B8%D1%81%D0%BA%D1%80_%D0%9C%D0%B0%D1%82_%D0%9A%D0%BE%D0%BB_1_%D0%A1%D0%BF%D0%B8%D1%81%D0%BE%D0%BA_%D0%9E%D0%BF%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B9_%D0%B8_%D0%A4%D0%BE%D1%80%D0%BC%D1%83%D0%BB%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%BE%D0%BA.pdf?dl=0 '''этом'''] файле, каждый вопрос оценивается в 1 балл (за вопрос можно получить 0 или 0,5 или 1 балл).

2) один вопрос на привести доказательство. Список этих вопросов приведен в [https://www.dropbox.com/s/9gxdc9bitwvsgzw/%D0%94%D0%B8%D1%81%D0%BA%D1%80_%D0%9C%D0%B0%D1%82_%D0%9A%D0%BE%D0%BB_1_%D0%A1%D0%BF%D0%B8%D1%81%D0%BE%D0%BA_%D0%94%D0%BE%D0%BA%D0%B0%D0%B7%D0%B0%D1%82%D0%B5%D0%BB%D1%8C%D1%81%D1%82%D0%B2.pdf?dl=0 '''этом'''] файле, этот вопрос оценивается в 4 балла (возможна оценка от 0 до 4 баллов с шагом 0,5 балла).

3) дополнительный вопрос(ы). Это может быть любой вопрос(ы), относящийся к курсу (например, не очень трудоемкая задача), но не доказательство из списка для второго вопроса. Этот вопрос(ы) оценивается в 2 балла (возможна оценка от 0 до 2 баллов с шагом 0,5 балла).

Во время подготовки студенту запрещается пользоваться любыми записями (конспект лекций/семинаров, справочные таблицы, шпаргалки, ...) и любыми электронными устройствами (мобильными телефонами, часами, калькуляторами, помощью лучшего друга,...). При сдачи Кол. 1 студент обязан включить в Zoom камеру и демонстрацию рабочего стола, причем рабочее место студента должно попадать в поле видимости камеры (в случает отсутствия камеры студент не допускается к сдачи Кол. 1). Вопросы, касающиеся технических проблем на стороне студента (отключение Интернет, зависание компьютера, кот, разорвавший работу,...), будут решаться в индивидуальном порядке.

== Список рекомендуемой литературы ==

Statistical learning theory 2025

2025-11-25T14:07:07Z

РќРёРєРёС‚Р° Р›СѓРєСЊСЏРЅРµРЅРєРѕ:

== General Information ==

Lectures: on Tuesdays 13h00 -- 14h20 in Pokrovkaya, see [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1EAbqb8wf48evEi5Bf2M0xmZXQSrpd_FJbsnevXDQxaQ/edit?gid=614347250#gid=614347250 here] for the room a few hours before the lecture, and in [https://us02web.zoom.us/j/82300259484?pwd=NWxXekxBeE5yMm9UTmwvLzNNNGlnUT09 zoom] by [https://www.hse.ru/en/org/persons/160550073 Bruno Bauwens]

Seminars: on Tuesdays 14h40 -- 16h00 online in [https://us06web.zoom.us/j/85239566702?pwd=y4uhpPrdjSVKOS2LkDIcKCzBXtCbFb.1 Zoom] by [https://www.hse.ru/org/persons/225553845/ Nikita Lukianenko].

Please join the [https://t.me/+JX7BTfez1sYyODFk telegram group] The course is similar to [http://wiki.cs.hse.ru/Statistical_learning_theory_2024/25 last year].

== Homeworks ==

Deadline every 2 weeks, 30 min before the lecture at 12h30. The tasks are at the end of each problem list. (Problem lists will be updated, check the year.)

Before 3rd lecture, submit homework from problem lists 1 and 2.
Before 5th lecture, from lists 3 and 4. Etc.

Submit homeworks in [https://classroom.google.com/c/ODE1MTM3NzkzNjMz?cjc=rfmqiyik google class]. You may submit preferably in English, as latex or as pictures (if in Russian, you should type it). Results [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1ef5FanXBoxh7xO0rpvU8xJfxBtmfmXev1onvyvN27UQ/edit?usp=sharing are here].

Late policy: 1 homework can be submitted at most 24 hours late without explanations.

== Course materials ==

{| class="wikitable"
|-
! Video !! Summary !! Slides !! Lecture notes !! Problem list !! Solutions
|-
|
|| ''Part 1. Online learning''
|-
| [https://rutube.ru/video/private/73eda00904d975a1860151ad0203b529/?p=TSJicLPrAw5Tz1Q67j9jKw 16 Sep]
|| Philosophy. The online mistake bound model. The halving and weighted majority algorithms.
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/954v3zn1d3zn68crzr85l/01slides_all.pdf?rlkey=7b613hrqwbho2qqtoekj8ua3s&st=lcg46pnb&dl=0 sl01]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/x07bx3n4col196mm3twnv/00book_intro.pdf?rlkey=zexicpaviliqm8141n056h61z&st=puhs63f2&dl=0 ch00] [https://www.dropbox.com/scl/fi/uqa9615215wy7ievgr50y/01book_onlineMistakeBound.pdf?rlkey=jiqzz84b5ipaw4t6cff7b17sl&st=mc354l04&dl=0 ch01]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/37lvjuq06v3yaejqsbn4v/01sem.pdf?rlkey=7940pxuyduvrinz0639axglx7&st=jt3lchhd&dl=0 prob01]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/kswtqmyxw3pv336g1vdd6/01sol.pdf?rlkey=bpwnrcsj6ru3nbo4xwq2lp6g0&st=hftnu87m&dl=0 sol01]
|-
| [https://rutube.ru/video/8d4e5fd67a791b8f0b46603c2dd4cffe 23 Sep]
|| The standard optimal algorithm. The perceptron algorithm.
|| [https://www.dropbox.com/s/sy959ee81mov5cr/02slides.pdf?dl=0 sl02]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/9016w6j87oclagapah8dt/02book_sequentialOptimalAlgorithm.pdf?rlkey=r729ir0a47ncqip8rooq9txxo&st=zx2tu8gp&dl=0 ch02] [https://www.dropbox.com/scl/fi/iwclbc321iv4k9fmljwpb/03book_perceptron.pdf?rlkey=9v27bt1b9qc2q382l6lwyrkic&st=ni0n8482&dl=0 ch03]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/ytjjgu9fcjcqm1a0h015q/02sem.pdf?rlkey=oj132041fc6g3i5tbjezlj7fv&st=q3lr807c&dl=0 prob02]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/0a00da9ls8bsb2zuhgor1/02sol.pdf?rlkey=x9wkfvqfu9j6x6nnf9im24w0x&st=xg427cef&dl=0 sol02]
|-
| [https://rutube.ru/video/private/1182e518bc57807ba63fcb1e4d34a2df/?p=7Oox56EgTf8lCAUwLPir2A 30 Sep]
|| Prediction with expert advice. Recap probability theory (seminar).
|| [https://www.dropbox.com/s/a60p9b76cxusgqy/03slides.pdf?dl=0 sl03]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/7pn3dyf2890p9zuyxleyl/04book_predictionWithExperts.pdf?rlkey=0capmeeu6pwp9wz2mhi0t5h58&st=f4c4n9wo&dl=0 ch04] [https://www.dropbox.com/scl/fi/cx7hsxzwg2f8ep4qcuefc/05book_introProbability.pdf?rlkey=rfq0y9cgzqvl1dlxkccc3qebv&dl=0 ch05]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/vgqy4yp5dl6ip6ydunm69/03sem.pdf?rlkey=cgmdzvg4dn2eesspy0196l2v5&st=n6864cld&dl=0 prob03] Upd 7 Oct
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/rwq6u32ld68bcdz3mk4cl/03sol.pdf?rlkey=2b8q1vih0byz6ipu1s2tbfzet&st=8ea131vr&dl=0 sol03]
|-
|
|| ''Part 2. Distribution independent risk bounds''
|-
| [https://rutube.ru/video/c1efb4a0af21e2309d9353e5cc5616fa/ 07 Oct]
|| Necessity of a hypothesis class. Sample complexity in the realizable setting, examples: threshold functions and finite classes.
|| [https://www.dropbox.com/s/pi0f3wab1xna6d7/04slides.pdf?dl=0 sl04]
|| [https://www.dropbox.com/s/nh4puyv7nst4ems/06book_sampleComplexity.pdf?dl=0 ch06]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/3g1r1gqfsilr2xuf0s5wc/04sem.pdf?rlkey=7rtmzxsynqf4340duzsqof2k0&st=uod3vu0z&dl=0 prob04]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/kbjujf1wazsirzg9cno6p/04sol.pdf?rlkey=lcbilxedmhi1toghgenaiy2nu&st=c29aqpjw&dl=0 sol04]
|-
| [https://www.youtube.com/watch?v=8J5B9CCy-ws 14 Oct]
|| Growth functions, VC-dimension and the characterization of sample comlexity with VC-dimensions
|| [https://www.dropbox.com/s/rpnh6288rdb3j8m/05slides.pdf?dl=0 sl05]
|| [https://www.dropbox.com/s/eurz2vkvt1wa5zm/07book_growthFunctions.pdf?dl=0 ch07] [https://www.dropbox.com/scl/fi/50oxlmjkx59hjrq82yqvx/08book_VCdimension.pdf?rlkey=5dtlcis378kqu24ttko6s7zpf&dl=0 ch08]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/jhcildh8546dr0u9kkz5n/05sem.pdf?rlkey=l8wz1fyl2svmcu2w8tbd0rzjh&st=5lipe8jy&dl=0 prob05]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/70z0umh656y5kt45vsbt9/05sol.pdf?rlkey=6jpu3usc6uri7duj78l9wr8wq&st=w8gjtn1i&dl=0 sol05]
|-
| [https://rutube.ru/video/e50aeb873359ba63e4df48d52fa8cb67 21 Oct]
|| Risk decomposition and the fundamental theorem of statistical learning theory (previous [https://www.youtube.com/watch?v=zHau8Br_UFQ recording] covers more)
|| [https://www.dropbox.com/s/0p8r5wgjy1hlku2/06slides.pdf?dl=0 sl06]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/th4r5t2gm29en4hejareq/09book_riskBounds.pdf?rlkey=4ox3f26kygxorxft8jlijuf0f&st=fg0fdyx2&dl=0 ch09]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/orntdt6b6u8y4b408dkfz/06sem.pdf?rlkey=3j6sajyqdvtfph49ao73mj6ly&st=i5j8itjr&dl=0 prob06]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/53b0wro00u20tkpqb6206/06sol.pdf?rlkey=u1hpkkrrz96ol7i49ifdrhpud&st=bbs9e6yr&dl=0 sol06]
|-
| [https://rutube.ru/video/fb0bb984a0461b9e5b9ea2e6973f8252/ 23 Oct]
|| Bounded differences inequality, Rademacher complexity, symmetrization, contraction lemma.
|| [https://www.dropbox.com/s/kfithyq0dgcq6h8/07slides.pdf?dl=0 sl07]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/ohtmf1fwsu9c6vkrj6e5a/10book_measureConcentration.pdf?rlkey=dqsgskp8slui6xoq9c7tx680b&dl=0 ch10] [https://www.dropbox.com/s/hfrvhebbsskbk6g/11book_RademacherComplexity.pdf?dl=0 ch11]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/spcnkcm5opa432mqeh95s/07sem.pdf?rlkey=roht5zgpdaatx4h9dy24lryoi&st=wu6ubcdi&dl=0 prob07]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/icn16qpdb5bfyb46nn72x/07sol.pdf?rlkey=smcllfyfub5jsk530i2igdg3w&st=efos9f1f&dl=0 sol07]
|-
|
|| ''Part 3. Margin risk bounds with applications''
|-
| [https://rutube.ru/video/43cde71591a0ee78e27d4818daddc313/ 06 Nov]
|| Simple regression, support vector machines, margin risk bounds, and dropout in neural nets (switch to [https://rutube.ru/video/43cde71591a0ee78e27d4818daddc313/ old recording] for SVM stuff).
|| [https://www.dropbox.com/s/oo1qny9busp3axn/08slides.pdf?dl=0 sl08]
|| [https://www.dropbox.com/s/573a2vtjfx8qqo8/12book_regression.pdf?dl=0 ch12] [https://www.dropbox.com/scl/fi/hxeh5btc0bb2f52fnqh5f/13book_SVM.pdf?rlkey=dw3u2rtfstpsb8mi9hnuc8poy&dl=0 ch13]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/kb8njw77xqohcul0meeik/08sem.pdf?rlkey=c0cewf8l34skxcanhtbc29wrk&st=kd7d535j&dl=0 prob08]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/17idg180n115gu2cd5qqu/08sol.pdf?rlkey=mo07u28tszof7l3fzxahj8cm1&st=oy758osr&dl=0 sol08]
|-
| [https://youtube.com/live/77-rZFzX2O8 11 Nov]
|| Kernels: RKHS, representer theorem, risk bounds
|| [https://www.dropbox.com/s/jst60ww8ev4ypie/09slides.pdf?dl=0 sl09]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/lozpqk5nnm8us77qfhn7x/14book_kernels.pdf?rlkey=s8e7a46rm3znkw13ubj3fzzz0&dl=0 ch14]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/72ze9ki1si6v9wnaw6ioi/09sem.pdf?rlkey=5junztvzv8rxguts9lv4xyh7g&st=5xplcduo&dl=0 prob09]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/pod6vizxg2y6gjhmz9kip/09sol.pdf?rlkey=jvdyl6d0z4yw7stdgszfsan7z&st=8coxi1hv&dl=0 sol09]
|-
| [https://rutube.ru/video/private/5ffc7d4c3dbcf8f60f7f553b87fd555a/?p=eYr_yyIUJ2yHdB7CFygpbg 18 Nov]
|| AdaBoost and the margin hypothesis
|| [https://www.dropbox.com/s/umum3kd9439dt42/10slides.pdf?dl=0 sl10]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/ef1ti9gagjv49mdky1364/15book_AdaBoost.pdf?rlkey=h6myd1zxm74quktq1cy2rc2ae&st=r2at7eha&dl=0 ch15]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/hhsmkjr0g5fwk56wicdok/10sem.pdf?rlkey=c6rntxw1zhs2fe9tajmdhvlsa&st=b1wi8bwd&dl=0 prob10]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/petas7wseh2p1igpjjonk/10sol.pdf?rlkey=zubelzltmtgyvxwpfssm4vdvi&st=geg7yxi1&dl=0 sol10]
|-
|
|| ''Part 4. Neural nets''
|-
| [https://rutube.ru/video/private/0880b08b276d73b298680531eb2f50ec/?p=Q0Yuxh016gjGtW8887Dnpw 25 Nov]
|| Exponential (and cross entropy loss) find maximal margin solutions. Losses of neural nets are not locally convex.
||
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/ipsngdfvo4bvhofxh4377/16book_lossLandscapeNeuralNet.pdf?rlkey=3018bx9wczc4rpu7xq0wxdc2q&st=64mz3r2p&dl=0 ch16]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/ygnglg7z6sb40ygbvb1id/11sem.pdf?rlkey=jo7hzregeo7l0pdef3cxrqt6g&st=z5gmibhm&dl=0 prob11]
|| 
|-
| [https://youtube.com/live/URjcCXEMPv4 02 Dec]
|| Lazy training and the neural tangent kernel.
||
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/9b3vkvxqbjbhn30mgab8z/17book_implicitRegularization.pdf?rlkey=efc6epjwi9yqr1cjb7pbhpzi3&st=l47hs8jq&dl=0 ch17]
||
||
|-
| 09 Dec
|| TBA
||
||
||
||
|-
| 16 Dec
|| Colloquium [https://www.dropbox.com/scl/fi/e2692ns95pg0kj0m4e0wo/colloqQuest.pdf?rlkey=peey4u0dxz0vohv39a3oc67ft&st=c87t9kqu&dl=0 Rules and questions] previous year. Select a [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1aaetd-Mh9Y_OaJXYprfsrWz7wkt5fvg12VJRpqkqMTc/edit?usp=sharing timeslot].
|}



The lectures in October and November are based on the book:
Foundations of machine learning 2nd ed, Mehryar Mohri, Afshin Rostamizadeh, and Ameet Talwalker, 2018.

A gentle introduction to the materials of the first 3 lectures and an overview of probability theory, can be found in chapters 1-6 and 11-12 of the following book:
Sanjeev Kulkarni and Gilbert Harman: An Elementary Introduction to Statistical Learning Theory, 2012.

== Grading formula ==

Final grade = 0.35 * [score of homeworks] + 0.35 * [score of colloquium] + 0.3 * [score on the exam] + bonus from quizzes.

All homework questions have the same weight. Each solved extra homework task increases the score of the final exam by 1 point. At the end of the lectures there is a short quiz in which you may earn 0.1 bonus points on the final non-rounded grade.

There is no rounding except for transforming the final grade to the official grade. Arithmetic rounding is used.

Autogrades: if you only need 6/10 on the exam to have the maximal 10/10 for the course, this will be given automatically. This may happen because of extra homework questions and bonuses from quizzes.

== Colloquium ==

[https://www.dropbox.com/scl/fi/80u1zfr34nt1il8q0avxs/colloqQuest.pdf?rlkey=n8y51ykull9urd0cryv8435nr&dl=0 Rules and questions from last year.]

Date: TBA

== Problems exam ==

Date: TBA 
-- You may use handwritten notes, lecture materials from this wiki (either printed or through your PC), Mohri's book 
-- You may not search on the internet or interact with other humans (e.g. by phone, forums, etc)

About questions 
-- 4 questions of the difficulty of the homework. (Many homework questions were from former exams.) 
-- I always ask to calculate VC dimension and to give/prove some risk bound with Rademacher complexity.

== Office hours ==

Bruno Bauwens: TBA. Better send me an email in advance.

Nikita Lukianenko: Write in Telegram, the time is flexible

Statistical learning theory 2025

2025-10-21T13:50:46Z

РќРёРєРёС‚Р° Р›СѓРєСЊСЏРЅРµРЅРєРѕ:

== General Information ==

Lectures: on Tuesdays 13h00 -- 14h20 in Pokrovkaya, see [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1EAbqb8wf48evEi5Bf2M0xmZXQSrpd_FJbsnevXDQxaQ/edit?gid=614347250#gid=614347250 here] for the room a few hours before the lecture, and in [https://us02web.zoom.us/j/82300259484?pwd=NWxXekxBeE5yMm9UTmwvLzNNNGlnUT09 zoom] by [https://www.hse.ru/en/org/persons/160550073 Bruno Bauwens]

Seminars: on Tuesdays 14h40 -- 16h00 online in [https://us06web.zoom.us/j/85239566702?pwd=y4uhpPrdjSVKOS2LkDIcKCzBXtCbFb.1 Zoom] by [https://www.hse.ru/org/persons/225553845/ Nikita Lukianenko].

Please join the [https://t.me/+JX7BTfez1sYyODFk telegram group] The course is similar to [http://wiki.cs.hse.ru/Statistical_learning_theory_2024/25 last year].

== Homeworks ==

Deadline every 2 weeks, 30 min before the lecture at 12h30. The tasks are at the end of each problem list. (Problem lists will be updated, check the year.)

Before 3rd lecture, submit homework from problem lists 1 and 2.
Before 5th lecture, from lists 3 and 4. Etc.

Submit homeworks in [https://classroom.google.com/c/ODE1MTM3NzkzNjMz?cjc=rfmqiyik google class]. You may submit preferably in English, as latex or as pictures (if in Russian, you should type it). Results [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1ef5FanXBoxh7xO0rpvU8xJfxBtmfmXev1onvyvN27UQ/edit?usp=sharing are here].

Late policy: 1 homework can be submitted at most 24 late without explanations.

== Course materials ==

{| class="wikitable"
|-
! Video !! Summary !! Slides !! Lecture notes !! Problem list !! Solutions
|-
|
|| ''Part 1. Online learning''
|-
| [https://rutube.ru/video/private/73eda00904d975a1860151ad0203b529/?p=TSJicLPrAw5Tz1Q67j9jKw 16 Sep]
|| Philosophy. The online mistake bound model. The halving and weighted majority algorithms.
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/954v3zn1d3zn68crzr85l/01slides_all.pdf?rlkey=7b613hrqwbho2qqtoekj8ua3s&st=lcg46pnb&dl=0 sl01]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/x07bx3n4col196mm3twnv/00book_intro.pdf?rlkey=zexicpaviliqm8141n056h61z&st=puhs63f2&dl=0 ch00] [https://www.dropbox.com/scl/fi/uqa9615215wy7ievgr50y/01book_onlineMistakeBound.pdf?rlkey=jiqzz84b5ipaw4t6cff7b17sl&st=mc354l04&dl=0 ch01]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/37lvjuq06v3yaejqsbn4v/01sem.pdf?rlkey=7940pxuyduvrinz0639axglx7&st=jt3lchhd&dl=0 prob01]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/kswtqmyxw3pv336g1vdd6/01sol.pdf?rlkey=bpwnrcsj6ru3nbo4xwq2lp6g0&st=hftnu87m&dl=0 sol01]
|-
| [https://rutube.ru/video/8d4e5fd67a791b8f0b46603c2dd4cffe 23 Sep]
|| The standard optimal algorithm. The perceptron algorithm.
|| [https://www.dropbox.com/s/sy959ee81mov5cr/02slides.pdf?dl=0 sl02]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/9016w6j87oclagapah8dt/02book_sequentialOptimalAlgorithm.pdf?rlkey=r729ir0a47ncqip8rooq9txxo&st=zx2tu8gp&dl=0 ch02] [https://www.dropbox.com/scl/fi/iwclbc321iv4k9fmljwpb/03book_perceptron.pdf?rlkey=9v27bt1b9qc2q382l6lwyrkic&st=ni0n8482&dl=0 ch03]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/ytjjgu9fcjcqm1a0h015q/02sem.pdf?rlkey=oj132041fc6g3i5tbjezlj7fv&st=q3lr807c&dl=0 prob02]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/0a00da9ls8bsb2zuhgor1/02sol.pdf?rlkey=x9wkfvqfu9j6x6nnf9im24w0x&st=xg427cef&dl=0 sol02]
|-
| [https://rutube.ru/video/private/1182e518bc57807ba63fcb1e4d34a2df/?p=7Oox56EgTf8lCAUwLPir2A 30 Sep]
|| Prediction with expert advice. Recap probability theory (seminar).
|| [https://www.dropbox.com/s/a60p9b76cxusgqy/03slides.pdf?dl=0 sl03]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/7pn3dyf2890p9zuyxleyl/04book_predictionWithExperts.pdf?rlkey=0capmeeu6pwp9wz2mhi0t5h58&st=f4c4n9wo&dl=0 ch04] [https://www.dropbox.com/scl/fi/cx7hsxzwg2f8ep4qcuefc/05book_introProbability.pdf?rlkey=rfq0y9cgzqvl1dlxkccc3qebv&dl=0 ch05]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/vgqy4yp5dl6ip6ydunm69/03sem.pdf?rlkey=cgmdzvg4dn2eesspy0196l2v5&st=n6864cld&dl=0 prob03] Upd 7 Oct
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/rwq6u32ld68bcdz3mk4cl/03sol.pdf?rlkey=2b8q1vih0byz6ipu1s2tbfzet&st=8ea131vr&dl=0 sol03]
|-
|
|| ''Part 2. Distribution independent risk bounds''
|-
| [https://rutube.ru/video/c1efb4a0af21e2309d9353e5cc5616fa/ 07 Oct]
|| Necessity of a hypothesis class. Sample complexity in the realizable setting, examples: threshold functions and finite classes.
|| [https://www.dropbox.com/s/pi0f3wab1xna6d7/04slides.pdf?dl=0 sl04]
|| [https://www.dropbox.com/s/nh4puyv7nst4ems/06book_sampleComplexity.pdf?dl=0 ch06]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/3g1r1gqfsilr2xuf0s5wc/04sem.pdf?rlkey=7rtmzxsynqf4340duzsqof2k0&st=uod3vu0z&dl=0 prob04]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/kbjujf1wazsirzg9cno6p/04sol.pdf?rlkey=lcbilxedmhi1toghgenaiy2nu&st=c29aqpjw&dl=0 sol04]
|-
| [https://www.youtube.com/watch?v=8J5B9CCy-ws 14 Oct]
|| Growth functions, VC-dimension and the characterization of sample comlexity with VC-dimensions
|| [https://www.dropbox.com/s/rpnh6288rdb3j8m/05slides.pdf?dl=0 sl05]
|| [https://www.dropbox.com/s/eurz2vkvt1wa5zm/07book_growthFunctions.pdf?dl=0 ch07] [https://www.dropbox.com/scl/fi/50oxlmjkx59hjrq82yqvx/08book_VCdimension.pdf?rlkey=5dtlcis378kqu24ttko6s7zpf&dl=0 ch08]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/jhcildh8546dr0u9kkz5n/05sem.pdf?rlkey=l8wz1fyl2svmcu2w8tbd0rzjh&st=5lipe8jy&dl=0 prob05]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/70z0umh656y5kt45vsbt9/05sol.pdf?rlkey=6jpu3usc6uri7duj78l9wr8wq&st=w8gjtn1i&dl=0 sol05]
|-
| [https://www.youtube.com/watch?v=zHau8Br_UFQ 21 Oct]
|| Risk decomposition and the fundamental theorem of statistical learning theory (previous [https://www.youtube.com/watch?v=zHau8Br_UFQ recording] covers more)
|| [https://www.dropbox.com/s/0p8r5wgjy1hlku2/06slides.pdf?dl=0 sl06]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/th4r5t2gm29en4hejareq/09book_riskBounds.pdf?rlkey=4ox3f26kygxorxft8jlijuf0f&st=fg0fdyx2&dl=0 ch09]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/orntdt6b6u8y4b408dkfz/06sem.pdf?rlkey=3j6sajyqdvtfph49ao73mj6ly&st=i5j8itjr&dl=0 prob06]
|| 
|-
| [https://youtube.com/live/G5fglRAaXMo 23 Oct]!!
|| Bounded differences inequality, Rademacher complexity, symmetrization, contraction lemma.
|| [https://www.dropbox.com/s/kfithyq0dgcq6h8/07slides.pdf?dl=0 sl07]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/ohtmf1fwsu9c6vkrj6e5a/10book_measureConcentration.pdf?rlkey=dqsgskp8slui6xoq9c7tx680b&dl=0 ch10] [https://www.dropbox.com/s/hfrvhebbsskbk6g/11book_RademacherComplexity.pdf?dl=0 ch11]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/701h3asvj5a6kj7d9p1tm/07sem.pdf?rlkey=dsnhc90gp0nd7jqgy3oicds4i&st=fu4nf10i&dl=0 prob07]
|| 
|-
|
|| ''Part 3. Margin risk bounds with applications''
|-
| [https://www.youtube.com/watch?v=oU2AzubDXeo 06 Nov]!!
|| Simple regression, support vector machines, margin risk bounds, and neural nets with dropout regularization
|| [https://www.dropbox.com/s/oo1qny9busp3axn/08slides.pdf?dl=0 sl08]
|| [https://www.dropbox.com/s/573a2vtjfx8qqo8/12book_regression.pdf?dl=0 ch12] [https://www.dropbox.com/scl/fi/hxeh5btc0bb2f52fnqh5f/13book_SVM.pdf?rlkey=dw3u2rtfstpsb8mi9hnuc8poy&dl=0 ch13]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/ekrdaba2gzpxdp58yvfwo/08sem.pdf?rlkey=vsljva82ekk6ol6k7w1g87pz6&st=146i9y67&dl=0 prob08]
|| 
|-
| [https://youtube.com/live/77-rZFzX2O8 11 Nov]
|| Kernels: RKHS, representer theorem, risk bounds
|| [https://www.dropbox.com/s/jst60ww8ev4ypie/09slides.pdf?dl=0 sl09]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/lozpqk5nnm8us77qfhn7x/14book_kernels.pdf?rlkey=s8e7a46rm3znkw13ubj3fzzz0&dl=0 ch14]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/t7jv4gulwbdluc278sadi/09sem.pdf?rlkey=wzitr8cwastoq5koyvpsj252o&st=cdik5cp7&dl=0 prob09]
|| 
|-
| [https://www.youtube.com/watch?v=OgiaWrWh_WA 18 Nov]
|| AdaBoost and the margin hypothesis
|| [https://www.dropbox.com/s/umum3kd9439dt42/10slides.pdf?dl=0 sl10]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/ef1ti9gagjv49mdky1364/15book_AdaBoost.pdf?rlkey=h6myd1zxm74quktq1cy2rc2ae&st=r2at7eha&dl=0 ch15]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/y3mbpbcoau67i1nfjg7lr/10sem.pdf?rlkey=mfye4kcfgm9gf6aos6z8nd6q4&st=n1btlv8c&dl=0 prob10]
|| 
|-
|
|| ''Part 4. Neural nets''
|-
| [https://youtube.com/live/DUgksR6gOQ8 25 Nov]
|| Losses of neural nets are not locally convex. Gradient descent with stable gradients. ([https://www.youtube.com/watch?v=ygVHVW3y3wM Old recording] about Hessians)
||
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/ipsngdfvo4bvhofxh4377/16book_lossLandscapeNeuralNet.pdf?rlkey=3018bx9wczc4rpu7xq0wxdc2q&st=64mz3r2p&dl=0 ch16]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/dc86iowe91nlzf3fu1h71/11sem.pdf?rlkey=87a7uqqpy4n39bcm3dxbsidew&st=t1gemioe&dl=0 prob11]
|| 
|-
| [https://youtube.com/live/URjcCXEMPv4 02 Dec]
|| Lazy training and the neural tangent kernel.
||
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/9b3vkvxqbjbhn30mgab8z/17book_implicitRegularization.pdf?rlkey=efc6epjwi9yqr1cjb7pbhpzi3&st=l47hs8jq&dl=0 ch17]
||
||
|-
| 09 Dec
|| TBA
||
||
||
||
|-
| 16 Dec
|| Colloquium [https://www.dropbox.com/scl/fi/e2692ns95pg0kj0m4e0wo/colloqQuest.pdf?rlkey=peey4u0dxz0vohv39a3oc67ft&st=c87t9kqu&dl=0 Rules and questions] previous year.
|}



The lectures in October and November are based on the book:
Foundations of machine learning 2nd ed, Mehryar Mohri, Afshin Rostamizadeh, and Ameet Talwalker, 2018.

A gentle introduction to the materials of the first 3 lectures and an overview of probability theory, can be found in chapters 1-6 and 11-12 of the following book:
Sanjeev Kulkarni and Gilbert Harman: An Elementary Introduction to Statistical Learning Theory, 2012.

== Grading formula ==

Final grade = 0.35 * [score of homeworks] + 0.35 * [score of colloquium] + 0.3 * [score on the exam] + bonus from quizzes.

All homework questions have the same weight. Each solved extra homework task increases the score of the final exam by 1 point. At the end of the lectures there is a short quiz in which you may earn 0.1 bonus points on the final non-rounded grade.

There is no rounding except for transforming the final grade to the official grade. Arithmetic rounding is used.

Autogrades: if you only need 6/10 on the exam to have the maximal 10/10 for the course, this will be given automatically. This may happen because of extra homework questions and bonuses from quizzes.

== Colloquium ==

[https://www.dropbox.com/scl/fi/80u1zfr34nt1il8q0avxs/colloqQuest.pdf?rlkey=n8y51ykull9urd0cryv8435nr&dl=0 Rules and questions from last year.]

Date: TBA

== Problems exam ==

Date: TBA 
-- You may use handwritten notes, lecture materials from this wiki (either printed or through your PC), Mohri's book 
-- You may not search on the internet or interact with other humans (e.g. by phone, forums, etc)

About questions 
-- 4 questions of the difficulty of the homework. (Many homework questions were from former exams.) 
-- I always ask to calculate VC dimension and to give/prove some risk bound with Rademacher complexity.

== Office hours ==

Bruno Bauwens: TBA. Better send me an email in advance.

Nikita Lukianenko: Write in Telegram, the time is flexible

Дискретная Математика КНАД 2025/26

2025-09-18T14:30:15Z

РќРёРєРёС‚Р° Р›СѓРєСЊСЏРЅРµРЅРєРѕ:

Дискретная Математика КНАД 2025/26

2025-09-18T11:25:55Z

РќРёРєРёС‚Р° Р›СѓРєСЊСЏРЅРµРЅРєРѕ: /* Семинары */

Дискретная Математика КНАД 2025/26

2025-09-18T11:24:43Z

РќРёРєРёС‚Р° Р›СѓРєСЊСЏРЅРµРЅРєРѕ:

Математический анализ 25/26

2025-09-05T20:59:38Z

РќРёРєРёС‚Р° Р›СѓРєСЊСЏРЅРµРЅРєРѕ: Новая страница: «== Преподаватели и учебные ассистенты == <!-- {| class="wikitable" style="text-align:center" |- ! Группа !! 231 !! 232 !! 233…»

== Преподаватели и учебные ассистенты ==


== О курсе ==

Курс '''Математический анализ''' читается в 2025-2026 учебном году в рамках образовательной программы "Программная инженерия" Факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ.

'''Темы курса:'''

1. Формальная логика. Метод математической индукции.

2. Последовательность. Предел последовательности.

3. Подсчет предела последовательности.

4. Теорема о зажатой последовательности. Теорема Вейерштрасса.

5. Число e.

6. Предел функции.

7. Непрерывность функции.

8. Асимптоты. О-символика.

9. Подсчет пределов. Производная.

10. Исследование функций. Построение графиков.

11. Параметрическое задание функций.

12. Формула Тейлора. Использование формулы Тейлора.

13. Методы подсчета неопределенного интеграла.

14. Методы подсчёта определённого интеграла.

15. Исследование сходимости числовых рядов.

16. Функции нескольких переменных.

== Формы контроля и оценивание ==



== Записи занятий ==


== Домашние задания ==

== Ведомость с оценками ==



== Список рекомендуемой литературы ==

В.А. Зорич, Математический Анализ

С.М. Никольский, Курс математического анализа

T. Tao, Analysis I

Л. Д. Кудрявцев, А. Д. Кутасов, В. И. Чехлов, М. И. Шабунин, Сборник задач по математическому анализу [https://drive.google.com/file/d/1e06dwxB2kSUEpv3F9x7HfP7KuDm5g5y0/view Том 1] (Предел, непрерывность, дифференцируемость); [https://drive.google.com/file/d/1SH_bFoNOsSkAY2s31yXqP_05GiKyD89K/view Том 2] (Интегралы, ряды); [https://drive.google.com/file/d/1vkU1TaOBQxhGr5CtzPcGXwzs2_8Kw7aQ/view Том 3] (Функции нескольких переменных)

Wiki ФКН

2025-09-05T20:28:00Z

РќРёРєРёС‚Р° Р›СѓРєСЊСЏРЅРµРЅРєРѕ:

__NOTOC__
= Учебные курсы факультета компьютерных наук =

{| class="wikitable"
|-
! colspan="2" | <div style="text-align: center;">'''Навигация'''</div>
|-
! [[#bachelors|Курсы бакалавриата ФКН]]
| <div style="text-align:center">[[#AMI|ПМИ]] · [[#SE|ПИ]] · [[#DSBA|ПАД]] · [[#compds|КНАД]] · [[#EDA|ЭАД]] · [[#DRIP|ДРИП]] · [[#electives|майноры и факультативы]]</div>
|-
! colspan="2" | [[#DataCulture|Курсы в рамках проекта Data Culture]] · [[#masters|Курсы магистратуры ФКН]] · [[#other|Курсы других факультетов]] · [[#archive|Архив]]
|}

== Курсы за 2025/26 учебный год ==
{| class="wikitable courses"
|-

! width="21%" | 1 курс !! width="21%" | 2 курс !! width="21%" | 3 курс !! width="21%" | 4 курс !! rowspan="2" | '''майноры и факультативы'''
|-
| colspan="4" style="text-align: center;" | '''ПМИ'''
|-
|

'''М+'''

[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2025/2026_(пилотный_поток) | Линейная алгебра и геометрия (пилотный поток)]]

'''М'''

[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2025/2026_(основной_поток) | Линейная алгебра и геометрия (основной поток)]]

[[Математический_анализ_1_2025/26_(основной_поток) | Математический анализ-1 (ПМИ основной поток)]]

[[DM1PMIbase-2025-26 | Дискретная математика (ПМИ основной поток)]]

'''П'''

[[Язык программирования Python 2025/26 (основной поток) ]]

 

||

'''М+'''

[[Математический_Анализ_2_на_ПМИ_2025/26_(пилотный_поток) | Математический анализ 2 (пилотный поток)]]

'''М'''

[[Теория_вероятностей_на_ПМИ_2025/2026_(основной_поток) | Теория вероятностей (основной поток)]]

 

'''П'''

[[Язык_программирования_Python_(углубленный_курс) | Язык программирования Python (углубленный курс)]]
 

||

'''ПМИ / МОП'''

[[Машинное_обучение_1_25/26 | Машинное обучение 1]]

[[Математическая_статистика_2_2025/2026 | Математическая статистика 2]]

'''ПМИ / РС'''

[https://docs.google.com/document/d/1sHfi9_m4hx4y0iIgQEueMCr4qokLxh2Bvyzw_MdE2iI/edit?usp=sharing Распределенные системы]

'''ПМИ / ТИ'''

[[ NIS-TCS-25-26 | НИС Теоретическая информатика ]]

[[ PE101-25-26 | Perfomance engineering 101 ]]

 

||

[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%93%D0%B5%D0%BD%D0%B5%D1%80%D0%B0%D1%82%D0%B8%D0%B2%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8_%D0%BD%D0%B0_%D0%BE%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D0%B5_%D0%B4%D0%B8%D1%84%D1%84%D1%83%D0%B7%D0%B8%D0%B8_(25/26) Генеративные модели на основе диффузии 25/26]

'''ПМИ / РС'''

[https://docs.google.com/document/d/1Q2gx-6ugSi9intAW6ZSsLZNrEvl7S5ClyAhn8EjJnRM/edit?usp=sharing НИС Распределенные системы 2]

'''ПМИ / ТИ'''

[[ NIS-TCS-25-26 | НИС Теоретическая информатика ]]

[[ PE101-25-26 | Perfomance engineering 101 ]]

[[ OWF-25-26 | Односторонние функции и их применения ]]

 

| rowspan="11" |


[[Введение_в_программирование_25/26|Введение в программирование. Питон 25/26]]

[[Введение_в_базы_данных_25/26|Введение в базы данных 25/26]]

[[Основы_глубинного_обучения_25/26|Основы глубинного обучения 25/26]]

|-
| colspan="4" style="text-align: center;" | '''ПИ'''
|-
|

[[Алгебра_ПИ_2025-2026|Алгебра 25/26]]

[[Дискретная_математика_25/26|Дискретная математика 25/26]]

[[Математический_анализ_25/26|Математический анализ 25/26]]

||
 

||
 

|-
| colspan="4" style="text-align: center;" | '''ПАД'''
|-
|
'''1st year DSBA 2025/2026'''

[[Calculus 1 DSBA 2025/2026 | Calculus 1 DSBA (modules 1-4)]]

[[C++ Programming Language DSBA 2025/2026 | C++ Programming Language DSBA (modules 1-3)]]

[[English DSBA 2025/2026 | English Language DSBA (modules 1-4)]]

[[LAaG DSBA 2025/2026 | Linear Algebra and Geometry DSBA (modules 1-4)]]

[[Discrete Mathematics 1 DSBA 2025/2026 | Discrete Mathematics 1 DSBA (modules 1-3)]]

[[Russian History DSBA 2025/2026 | Russian History DSBA (modules 1-4)]]

[[Economics DSBA 2025/2026 | Economics DSBA (modules 2-3)]]

[[Foundations of Russian Statehood DSBA 2025/2026 | Foundations of Russian Statehood DSBA (module 3)]]

[[Algebra DSBA 2025/2026 | Algebra DSBA (module 4)]]

[[Algorithms and Data Structures 1 DSBA 2025/2026 | Algorithms and Data Structures 1 DSBA (module 4)]]

[[Python for Data Science DSBA 2025/2026 | Python for Data Science DSBA (module 4)]]

||
'''2nd year DSBA 2025/2026'''

[[Algorithms and Data Structures DSBA 2025/2026 | Algorithms and Data Structures DSBA (modules 1-3)]]

[[Discrete Mathematics 2 DSBA 2025/2026 | Discrete Mathematics 2 DSBA (modules 1-2)]]

[[Calculus 2 DSBA 2025/2026 | Calculus 2 DSBA (modules 1-2)]]

[[Probability Theory DSBA 2025/2026 | Probability Theory DSBA (modules 1-2)]]

[[Introduction to Micro and Macroeconomics DSBA 2025/2026 | Introduction to Micro and Macroeconomics DSBA (modules 1-4)]]

[[Computer Architecture and Operating Systems DSBA 2025/2026 | Computer Architecture and Operating Systems DSBA (modules 3-4)]]

[[Mathematical Statistics DSBA 2025/2026 | Mathematical Statistics DSBA (modules 3-4)]]

[[Machine Learning 1 DSBA 2025/2026 modules 3-4 | Machine Learning 1 DSBA (modules 3-4)]]

[[Differential Equations DSBA 2025/2026 | Differential Equations DSBA (modules (3-4)]]

'''Minors'''

[[Business and Management in Global Context DSBA 2025/2026 | Business and Management in Global Context DSBA (modules 1-4)]]

[[Introduction to Finance DSBA 2025/2026 | Introduction to Finance DSBA (modules 1-4)]]

||
'''3rd year DSBA 2025/2026'''

[[Databases DSBA 2025/2026 | Databases DSBA (modules 1-2)]]

[[Optimization Methods DSBA 2025/2026 | Optimization Methods DSBA (modules 1-2)]]

[[Machine Learning 1 DSBA 2025/2026 | Machine Learning 1 DSBA (modules 1-2)]]

[[Stochastic processes and applications DSBA 2025/2026 | Stochastic processes and applications DSBA (modules 1-2)]]

[[Time Series Analysis DSBA 2025/2026 | Time Series Analysis DSBA (modules 3-4)]]

[[Deep Learning DSBA 2025/2026 | Deep Learning DSBA (modules 3-4)]]

'''Minors'''

[[Introduction to Entrepreneurship DSBA 2025/2026 | Introduction to Entrepreneurship DSBA business minor (modules 1-2)]]

[[Information Systems Management DSBA 2025/2026 | Information Systems Management DSBA business minor (modules 3-4)]]

[[Econometrics DSBA 2025/2026 | Elements of Econometrics DSBA finance minor (modules 1-4)]]

'''Specialization Data Science in Business'''

[[Research Seminar "Data Analysis in Business" DSBA 2025/2026 | Research Seminar "Data Analysis in Business“ DSBA (modules 1-4)]]

[[Data Analysis in Business DSBA 2025/2026 | Data Analysis in Business DSBA (modules 1-2)]]

[[Investment Management for Business DSBA 2025/2026 | Investment Management for Business DSBA (modules 3-4)]]

'''Specialization Data Science in Finance'''

[[Research Seminar "Data Science in Financial Economics" DSBA 2025/2026 | Research Seminar "Data Science in Financial Economics" DSBA (modules 1-4)]]

[[Financial Mathematics DSBA 2025/2026 | Financial Mathematics DSBA (modules 1-2)]]

[[Risk Management in Bank DSBA 2025/2026 | Risk Management in Bank DSBA (modules 3-4)]]

'''Specialization Data Analysis in Applied Research'''

[[Research Seminar "Data Science in Scientific Research" DSBA 2025/2026 | Research Seminar "Data Science in Scientific Research" DSBA (modules 1-4)]]

[[Methods of Mathematical Modeling DSBA 2025/2026 | Methods of Mathematical Modeling DSBA (modules 1-2)]]

[[Applied Statistics for Machine Learning DSBA 2025/2026 | Applied Statistics for Machine Learning DSBA (modules 3-4)]]

'''Electives (modules 3-4)'''

[[Operations Research and Game Theory DSBA 2025/2026 | Operations Research and Game Theory DSBA]]

[[Advanced Statistical Methods DSBA 2025/2026 | Advanced Statistical Methods DSBA]]

[[Recommender Systems DSBA 2025/2026 | Recommender Systems DSBA]]

||
'''4th year DSBA 2025/2026'''

[[Strategy DSBA 2025/2026 | Strategy DSBA (modules 1-3)]]

[[Statistical Methods for Market Research DSBA 2025/2026 | Statistical Methods for Market Research DSBA (modules 2-3)]]

'''Electives block 1 (modules 1-3)'''

[[Core Management Concepts DSBA 2025/2026 | Core Management Concepts DSBA]]

[[Asset Pricing and Financial Markets DSBA 2025/2026 | Asset Pricing and Financial Markets DSBA]]

'''Electives block 2 (modules 1-2)'''

[[Introduction to the Study of Language for Computer Scientists DSBA 2025/2026 | Introduction to the Study of Language for Computer Scientists DSBA]]

[[Quantitative Finance DSBA 2025/2026 | Quantitative Finance DSBA]]

[[nformation Security Risk Management DSBA 2025/2026 | nformation Security Risk Management DSBA]]

[[Generative Models in Machine Learning DSBA 2025/2026 | Generative Models in Machine Learning DSBA]]

[[Natural Language Processing DSBA 2025/2026 | Natural Language Processing DSBA]]

'''Electives block 3 (module 3)'''

[[Information Systems DSBA 2025/2026 | Information Systems DSBA]]

[[Cоmputer Vision DSBA 2025/2026 | Cоmputer Vision DSBA]]

'''Research Seminar Electives (modules 1-3)'''

[[Research Seminar "Data Analysis in the Natural Sciences" DSBA 2025/2026 | Research Seminar "Data Analysis in the Natural Sciences" DSBA]]

[[Research Seminar "Data Science in Financial Markets" DSBA 2025/2026 | Research Seminar "Data Science in Financial Markets" DSBA]]

[[Research Seminar "Data analysis in complex systems" DSBA 2025/2026 | Research Seminar "Data analysis in complex systems"DSBA]]

|-
| colspan="4" style="text-align: center;" | '''КНАД'''
|-
|
[[Линейная алгебра КНАД 25/26]]

||
[[Алгоритмы_и_структуры_данных_2_КНАД_25/26 | Алгоритмы и структуры данных-2]]

||
 

||
 

|-
| colspan="4" style="text-align: center;" | '''ЭАД'''
|-
|
[[Язык программирования Python 2025/26 (ЭАД) ]]

[[DM1EAD-2025-26 | Дискретная математика 2025/26 (ЭАД)]]

[[Математический_анализ_1_2025/26_(основной_поток)_ЭАД | Математический анализ-1 (ЭАД)]]
||
 

||
 

||
 

|-
| colspan="4" style="text-align: center;" | '''ДРИП'''
|-
|
[[Ddip2529 | Линейная алгебра и геометрия]]

[[DM_DRIP-2025-26 | Дискретная математика 2025/26 (ДРИП)]]

||
 

||
 

||
 

|}

== Курсы в рамках проекта [https://www.hse.ru/dataculture/ Data Culture] ==

{| class="wikitable"
|-
! Осенний семестр !! Весенний семестр
|-
|
|
|}

== Курсы магистратуры ФКН ==
{| class="wikitable"
|-
! Ссылка !! Дисциплина !! Год обучения
|-
| [[ NIS-TCS-25-26 | НИС Теоретическая информатика ]] || НИС ТИ || СКН, 1-2 год
|}

== Курсы других факультетов ==

{| class="wikitable"
|-
! Дисциплина !! Курс !! Период
|-
|}

== Факультативы ==

{| class="wikitable"
|-
! Дисциплина !! Период
|-
|}

= Архив до 2024/25 учебного года включительно =
[[Wiki ФКН/Архив]]

Statistical learning theory 2024/25

2024-10-05T20:46:22Z

РќРёРєРёС‚Р° Р›СѓРєСЊСЏРЅРµРЅРєРѕ:

== General Information ==

Lectures: on Tuesday 9h30--10h50 in room M302 and in [https://us02web.zoom.us/j/82300259484?pwd=NWxXekxBeE5yMm9UTmwvLzNNNGlnUT09 zoom] by [https://www.hse.ru/en/org/persons/160550073 Bruno Bauwens]

Seminars: online in [https://us06web.zoom.us/j/85239566702?pwd=y4uhpPrdjSVKOS2LkDIcKCzBXtCbFb.1 Zoom] by [https://www.hse.ru/org/persons/225553845/ Nikita Lukianenko].

Please join the [https://t.me/+1begXb8SomhmODI8 telegram group] The course is similar to [http://wiki.cs.hse.ru/Statistical_learning_theory_2023/24 last year].

== Homeworks ==

Deadline every 2 weeks, before the lecture. The tasks are at the end of each problem list. (Problem lists will be updated, check the year.)

Before 3rd lecture, submit HW from problem lists 1 and 2. (Thus Oct 1st, 9h30.)
Before 5th lecture, from lists 3 and 4. Etc.

[https://classroom.google.com/c/NzE5NzA4OTg1ODA4?cjc=imgrl43 Classroom] to submit homeworks. Results [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1k9hivwCzCp3YcR-1n4WnQow94zyQBCjVcgWYaq-PHx8/edit?usp=sharing are here].

Late policy: 1 homework can be submitted at most 24 late without explanations.

== Course materials ==

{| class="wikitable"
|-
! Video !! Summary !! Slides !! Lecture notes !! Problem list !! Solutions
|-
|
|| ''Part 1. Online learning''
|-
| [https://www.youtube.com/watch?v=N_JUBxw3sZo 21 Sep]
|| Philosophy. The online mistake bound model. The halving and weighted majority algorithms.
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/nbxsehlcl8hqodcaho7sg/01slides_all.pdf?rlkey=7u4smvn3jaofhscwrddh6mcoy&st=yb9esz0d&dl=0 sl01]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/svgelu3iwijls092ehqqf/00book_intro.pdf?rlkey=jxdya4290kfc0hfl06b0y7k4b&st=lnv8chxf&dl=0 ch00] [https://www.dropbox.com/scl/fi/uqa9615215wy7ievgr50y/01book_onlineMistakeBound.pdf?rlkey=jiqzz84b5ipaw4t6cff7b17sl&st=mc354l04&dl=0 ch01]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/luee4if0mrd4f440q69hd/01sem.pdf?rlkey=8702taq325mvb4ifh15stvvto&st=sq946cf3&dl=0 prob01]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/kswtqmyxw3pv336g1vdd6/01sol.pdf?rlkey=bpwnrcsj6ru3nbo4xwq2lp6g0&st=hftnu87m&dl=0 sol01]
|-
| [https://www.youtube.com/watch?v=gQm1G3Ep-5s 24 Sep]
|| The standard optimal algorithm. The perceptron algorithm.
|| [https://www.dropbox.com/s/sy959ee81mov5cr/02slides.pdf?dl=0 sl02]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/9016w6j87oclagapah8dt/02book_sequentialOptimalAlgorithm.pdf?rlkey=r729ir0a47ncqip8rooq9txxo&st=zx2tu8gp&dl=0 ch02] [https://www.dropbox.com/scl/fi/iwclbc321iv4k9fmljwpb/03book_perceptron.pdf?rlkey=9v27bt1b9qc2q382l6lwyrkic&st=ni0n8482&dl=0 ch03]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/darlkflu0p8idh1smsvqc/02sem.pdf?rlkey=9rxky51dscu0d1pvh0h3iun1i&st=whkfpp78&dl=0 prob02]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/d2wuka77bu18j9plivwl5/02sol.pdf?rlkey=yp2eprgxpc7r2antyidjd8qiw&dl=0 sol02]
|-
| [https://www.youtube.com/watch?v=Fk1-QI9PRAI 01 Oct]
|| Kernel perceptron algorithm. Prediction with expert advice. Recap probability theory (seminar).
|| [https://www.dropbox.com/s/a60p9b76cxusgqy/03slides.pdf?dl=0 sl03]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/7pn3dyf2890p9zuyxleyl/04book_predictionWithExperts.pdf?rlkey=0capmeeu6pwp9wz2mhi0t5h58&st=f4c4n9wo&dl=0 ch04] [https://www.dropbox.com/scl/fi/cx7hsxzwg2f8ep4qcuefc/05book_introProbability.pdf?rlkey=rfq0y9cgzqvl1dlxkccc3qebv&dl=0 ch05]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/bkuydm0u3xonnld8qlbl3/03sem.pdf?rlkey=xg2e9sbpe8c2071pxgcohlcab&st=ezxf2zgq&dl=0 prob03]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/wjksi4t5r4ng894uiaj8b/03sol.pdf?rlkey=madshl3vupmwkuyzs44ut23ry&st=caroyl3r&dl=0 sol03]
|-
|
|| ''Part 2. Distribution independent risk bounds''
|-
| [https://www.youtube.com/watch?v=ycfYXvmKF0I 08 Oct]
|| Necessity of a hypothesis class. Sample complexity in the realizable setting, examples: threshold functions and finite classes.
|| [https://www.dropbox.com/s/pi0f3wab1xna6d7/04slides.pdf?dl=0 sl04]
|| [https://www.dropbox.com/s/nh4puyv7nst4ems/06book_sampleComplexity.pdf?dl=0 ch06]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/n4004z5mmrn3nbr9ggtt9/05sem.pdf?rlkey=sntvs95trliffbc2vh5vge06b&dl=0 prob05]
|| 
|-
| [https://www.youtube.com/watch?v=8J5B9CCy-ws 15 Oct]
|| Growth functions, VC-dimension and the characterization of sample comlexity with VC-dimensions
|| [https://www.dropbox.com/s/rpnh6288rdb3j8m/05slides.pdf?dl=0 sl05]
|| [https://www.dropbox.com/s/eurz2vkvt1wa5zm/07book_growthFunctions.pdf?dl=0 ch07] [https://www.dropbox.com/scl/fi/50oxlmjkx59hjrq82yqvx/08book_VCdimension.pdf?rlkey=5dtlcis378kqu24ttko6s7zpf&dl=0 ch08]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/wvj022mv9w82mlynp4t28/06sem.pdf?rlkey=k8bieoxn7zlkfkzyhi311n26s&dl=0 prob06]
|| 
|-
| [https://www.youtube.com/watch?v=zHau8Br_UFQ 22 Oct]
|| Risk decomposition and the fundamental theorem of statistical learning theory
|| [https://www.dropbox.com/s/0p8r5wgjy1hlku2/06slides.pdf?dl=0 sl06]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/15zjsv1w9coq2py9djlai/09book_riskBounds.pdf?rlkey=4lnyo8kcd226qlybrdgyt36i8&dl=0 ch09]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/neso7q9vq8ouix208u841/07sem.pdf?rlkey=k8dxkxwqdxf3kjsclzt9vwiw5&dl=0 prob07]
|| 
|-
| [https://www.youtube.com/watch?v=yMsUH1brAs8 29 Oct]
|| Bounded differences inequality, Rademacher complexity, symmetrization, contraction lemma.
|| [https://www.dropbox.com/s/kfithyq0dgcq6h8/07slides.pdf?dl=0 sl07]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/ohtmf1fwsu9c6vkrj6e5a/10book_measureConcentration.pdf?rlkey=dqsgskp8slui6xoq9c7tx680b&dl=0 ch10] [https://www.dropbox.com/s/hfrvhebbsskbk6g/11book_RademacherComplexity.pdf?dl=0 ch11]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/g278mmezenlyxd1my0ta9/08sem.pdf?rlkey=hvqmbumpd0xb6pumdgv5bqx6u&dl=0 prob08]
|| 
|-
|
|| ''Part 3. Margin risk bounds with applications''
|-
| [https://www.youtube.com/watch?v=oU2AzubDXeo 05 Nov]
|| Simple regression, support vector machines, margin risk bounds, and neural nets with dropout regularization
|| [https://www.dropbox.com/s/oo1qny9busp3axn/08slides.pdf?dl=0 sl08]
|| [https://www.dropbox.com/s/573a2vtjfx8qqo8/12book_regression.pdf?dl=0 ch12] [https://www.dropbox.com/scl/fi/hxeh5btc0bb2f52fnqh5f/13book_SVM.pdf?rlkey=dw3u2rtfstpsb8mi9hnuc8poy&dl=0 ch13]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/rp2m0dvovdjbvzdl7t1bl/09sem.pdf?rlkey=v1jsm5dagh7tymci5pkqn5gox&dl=0 prob09]
|| 
|-
| [https://youtu.be/9FhFxLHR4eE 12 Nov]
|| Kernels: RKHS, representer theorem, risk bounds
|| [https://www.dropbox.com/s/jst60ww8ev4ypie/09slides.pdf?dl=0 sl09]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/lozpqk5nnm8us77qfhn7x/14book_kernels.pdf?rlkey=s8e7a46rm3znkw13ubj3fzzz0&dl=0 ch14]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/9mjmb6deu08ipf38s57bh/10sem.pdf?rlkey=z1khm4i8r39eeqmhargte24s4&dl=0 prob10]
|| 
|-
| [https://www.youtube.com/watch?v=OgiaWrWh_WA 19 Nov]
|| AdaBoost and the margin hypothesis
|| [https://www.dropbox.com/s/umum3kd9439dt42/10slides.pdf?dl=0 sl10]
|| [https://www.dropbox.com/s/e7m1cs7e8ulibsf/15book_AdaBoost.pdf?dl=0 ch15]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/ykbzx314pdn3mn3jiehli/11sem.pdf?rlkey=hpmtks20a3k5zsvr8jm1iqc35&dl=0 prob11]
|| 
|-
| [https://youtu.be/GL574ljefJ8 26 Nov]
|| Implicit regularization of stochastic gradient descent in overparameterized neural nets ([https://www.youtube.com/watch?v=ygVHVW3y3wM recording] with many details about the Hessian)
||
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/1t6e6x839tkr4uv6yn4uu/16book_lossLandscapeNeuralNet.pdf?rlkey=4fttpoe1zcowpgi48ovvyvajt&dl=0 ch16] [https://www.dropbox.com/scl/fi/2g3qj1f861a4xllog4ibo/17book_implicitRegularization.pdf?rlkey=i3qhmryll0cn0lnh5bdvgjhor&dl=0 ch17]
||
||
|-
| [https://www.youtube.com/watch?v=RDTK7hBqiJY 03 Dec]
|| Part 2 of previous lecture: Hessian control and stability of the NTK.
||
||
||
||
|}



The lectures in October and November are based on the book:
Foundations of machine learning 2nd ed, Mehryar Mohri, Afshin Rostamizadeh, and Ameet Talwalker, 2018.

A gentle introduction to the materials of the first 3 lectures and an overview of probability theory, can be found in chapters 1-6 and 11-12 of the following book:
Sanjeev Kulkarni and Gilbert Harman: An Elementary Introduction to Statistical Learning Theory, 2012.

== Grading formula ==

Final grade = 0.35 * [score of homeworks] + 0.35 * [score of colloquium] + 0.3 * [score on the exam] + bonus from quizzes.

All homework questions have the same weight. Each solved extra homework task increases the score of the final exam by 1 point. At the end of the lectures there is a short quiz in which you may earn 0.1 bonus points on the final non-rounded grade.

There is no rounding except for transforming the final grade to the official grade. Arithmetic rounding is used.

Autogrades: if you only need 6/10 on the exam to have the maximal 10/10 for the course, this will be given automatically. This may happen because of extra homework questions and bonuses from quizzes.

== Colloquium ==

[https://www.dropbox.com/scl/fi/80u1zfr34nt1il8q0avxs/colloqQuest.pdf?rlkey=n8y51ykull9urd0cryv8435nr&dl=0 Rules and questions from last year.]

Date: TBA

== Problems exam ==

TBA 
-- You may use handwritten notes, lecture materials from this wiki (either printed or through your PC), Mohri's book 
-- You may not search on the internet or interact with other humans (e.g. by phone, forums, etc)

== Office hours ==

Bruno Bauwens: Bruno Bauwens: Tuesday 12h -- 20h. Wednesday 16h -- 18h. Friday 11h -- 17h. Better send me an email in advance.

Nikita Lukianenko: Write in Telegram, the time is flexible

Statistical learning theory 2024/25

2024-09-30T16:28:08Z

РќРёРєРёС‚Р° Р›СѓРєСЊСЏРЅРµРЅРєРѕ:

== General Information ==

Lectures: on Tuesday 9h30--10h50 in room M302 and in [https://us02web.zoom.us/j/82300259484?pwd=NWxXekxBeE5yMm9UTmwvLzNNNGlnUT09 zoom] by [https://www.hse.ru/en/org/persons/160550073 Bruno Bauwens]

Seminars: online in [https://us06web.zoom.us/j/85239566702?pwd=y4uhpPrdjSVKOS2LkDIcKCzBXtCbFb.1 Zoom] by [https://www.hse.ru/org/persons/225553845/ Nikita Lukianenko].

Please join the [https://t.me/+1begXb8SomhmODI8 telegram group] The course is similar to [http://wiki.cs.hse.ru/Statistical_learning_theory_2023/24 last year].

== Homeworks ==

Deadline every 2 weeks, before the lecture. The tasks are at the end of each problem list. (Problem lists will be updated, check the year.)

Before 3rd lecture, submit HW from problem lists 1 and 2. (Thus Oct 1st, 9h30.)
Before 5th lecture, from lists 3 and 4. Etc.

[https://classroom.google.com/c/NzE5NzA4OTg1ODA4?cjc=imgrl43 Classroom] to submit homeworks. Results will be here.

Late policy: 1 homework can be submitted at most 24 late without explanations.

== Course materials ==

{| class="wikitable"
|-
! Video !! Summary !! Slides !! Lecture notes !! Problem list !! Solutions
|-
|
|| ''Part 1. Online learning''
|-
| [https://www.youtube.com/watch?v=N_JUBxw3sZo 21 Sep]
|| Philosophy. The online mistake bound model. The halving and weighted majority algorithms.
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/nbxsehlcl8hqodcaho7sg/01slides_all.pdf?rlkey=7u4smvn3jaofhscwrddh6mcoy&st=yb9esz0d&dl=0 sl01]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/svgelu3iwijls092ehqqf/00book_intro.pdf?rlkey=jxdya4290kfc0hfl06b0y7k4b&st=lnv8chxf&dl=0 ch00] [https://www.dropbox.com/scl/fi/uqa9615215wy7ievgr50y/01book_onlineMistakeBound.pdf?rlkey=jiqzz84b5ipaw4t6cff7b17sl&st=mc354l04&dl=0 ch01]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/luee4if0mrd4f440q69hd/01sem.pdf?rlkey=8702taq325mvb4ifh15stvvto&st=sq946cf3&dl=0 prob01]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/kswtqmyxw3pv336g1vdd6/01sol.pdf?rlkey=bpwnrcsj6ru3nbo4xwq2lp6g0&st=hftnu87m&dl=0 sol01]
|-
| [https://www.youtube.com/watch?v=gQm1G3Ep-5s 24 Sep]
|| The standard optimal algorithm. The perceptron algorithm.
|| [https://www.dropbox.com/s/sy959ee81mov5cr/02slides.pdf?dl=0 sl02]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/9016w6j87oclagapah8dt/02book_sequentialOptimalAlgorithm.pdf?rlkey=r729ir0a47ncqip8rooq9txxo&st=zx2tu8gp&dl=0 ch02] [https://www.dropbox.com/scl/fi/iwclbc321iv4k9fmljwpb/03book_perceptron.pdf?rlkey=9v27bt1b9qc2q382l6lwyrkic&st=ni0n8482&dl=0 ch03]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/darlkflu0p8idh1smsvqc/02sem.pdf?rlkey=9rxky51dscu0d1pvh0h3iun1i&st=whkfpp78&dl=0 prob02]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/d2wuka77bu18j9plivwl5/02sol.pdf?rlkey=yp2eprgxpc7r2antyidjd8qiw&dl=0 sol02]
|-
| [https://www.youtube.com/watch?v=H7kvz2rxX4o 01 Oct]
|| Kernel perceptron algorithm. Prediction with expert advice. Recap probability theory (seminar).
|| [https://www.dropbox.com/s/a60p9b76cxusgqy/03slides.pdf?dl=0 sl03]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/7pn3dyf2890p9zuyxleyl/04book_predictionWithExperts.pdf?rlkey=0capmeeu6pwp9wz2mhi0t5h58&st=f4c4n9wo&dl=0 ch04] [https://www.dropbox.com/scl/fi/cx7hsxzwg2f8ep4qcuefc/05book_introProbability.pdf?rlkey=rfq0y9cgzqvl1dlxkccc3qebv&dl=0 ch05]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/bkuydm0u3xonnld8qlbl3/03sem.pdf?rlkey=xg2e9sbpe8c2071pxgcohlcab&st=ezxf2zgq&dl=0 prob03]
|| 
|-
|
|| ''Part 2. Distribution independent risk bounds''
|-
| [https://www.youtube.com/watch?v=ycfYXvmKF0I 08 Oct]
|| Necessity of a hypothesis class. Sample complexity in the realizable setting, examples: threshold functions and finite classes.
|| [https://www.dropbox.com/s/pi0f3wab1xna6d7/04slides.pdf?dl=0 sl04]
|| [https://www.dropbox.com/s/nh4puyv7nst4ems/06book_sampleComplexity.pdf?dl=0 ch06]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/n4004z5mmrn3nbr9ggtt9/05sem.pdf?rlkey=sntvs95trliffbc2vh5vge06b&dl=0 prob05]
|| 
|-
| [https://www.youtube.com/watch?v=8J5B9CCy-ws 15 Oct]
|| Growth functions, VC-dimension and the characterization of sample comlexity with VC-dimensions
|| [https://www.dropbox.com/s/rpnh6288rdb3j8m/05slides.pdf?dl=0 sl05]
|| [https://www.dropbox.com/s/eurz2vkvt1wa5zm/07book_growthFunctions.pdf?dl=0 ch07] [https://www.dropbox.com/scl/fi/50oxlmjkx59hjrq82yqvx/08book_VCdimension.pdf?rlkey=5dtlcis378kqu24ttko6s7zpf&dl=0 ch08]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/wvj022mv9w82mlynp4t28/06sem.pdf?rlkey=k8bieoxn7zlkfkzyhi311n26s&dl=0 prob06]
|| 
|-
| [https://www.youtube.com/watch?v=zHau8Br_UFQ 22 Oct]
|| Risk decomposition and the fundamental theorem of statistical learning theory
|| [https://www.dropbox.com/s/0p8r5wgjy1hlku2/06slides.pdf?dl=0 sl06]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/15zjsv1w9coq2py9djlai/09book_riskBounds.pdf?rlkey=4lnyo8kcd226qlybrdgyt36i8&dl=0 ch09]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/neso7q9vq8ouix208u841/07sem.pdf?rlkey=k8dxkxwqdxf3kjsclzt9vwiw5&dl=0 prob07]
|| 
|-
| [https://www.youtube.com/watch?v=yMsUH1brAs8 29 Oct]
|| Bounded differences inequality, Rademacher complexity, symmetrization, contraction lemma.
|| [https://www.dropbox.com/s/kfithyq0dgcq6h8/07slides.pdf?dl=0 sl07]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/ohtmf1fwsu9c6vkrj6e5a/10book_measureConcentration.pdf?rlkey=dqsgskp8slui6xoq9c7tx680b&dl=0 ch10] [https://www.dropbox.com/s/hfrvhebbsskbk6g/11book_RademacherComplexity.pdf?dl=0 ch11]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/g278mmezenlyxd1my0ta9/08sem.pdf?rlkey=hvqmbumpd0xb6pumdgv5bqx6u&dl=0 prob08]
|| 
|-
|
|| ''Part 3. Margin risk bounds with applications''
|-
| [https://www.youtube.com/watch?v=oU2AzubDXeo 05 Nov]
|| Simple regression, support vector machines, margin risk bounds, and neural nets with dropout regularization
|| [https://www.dropbox.com/s/oo1qny9busp3axn/08slides.pdf?dl=0 sl08]
|| [https://www.dropbox.com/s/573a2vtjfx8qqo8/12book_regression.pdf?dl=0 ch12] [https://www.dropbox.com/scl/fi/hxeh5btc0bb2f52fnqh5f/13book_SVM.pdf?rlkey=dw3u2rtfstpsb8mi9hnuc8poy&dl=0 ch13]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/rp2m0dvovdjbvzdl7t1bl/09sem.pdf?rlkey=v1jsm5dagh7tymci5pkqn5gox&dl=0 prob09]
|| 
|-
| [https://youtu.be/9FhFxLHR4eE 12 Nov]
|| Kernels: RKHS, representer theorem, risk bounds
|| [https://www.dropbox.com/s/jst60ww8ev4ypie/09slides.pdf?dl=0 sl09]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/lozpqk5nnm8us77qfhn7x/14book_kernels.pdf?rlkey=s8e7a46rm3znkw13ubj3fzzz0&dl=0 ch14]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/9mjmb6deu08ipf38s57bh/10sem.pdf?rlkey=z1khm4i8r39eeqmhargte24s4&dl=0 prob10]
|| 
|-
| [https://www.youtube.com/watch?v=OgiaWrWh_WA 19 Nov]
|| AdaBoost and the margin hypothesis
|| [https://www.dropbox.com/s/umum3kd9439dt42/10slides.pdf?dl=0 sl10]
|| [https://www.dropbox.com/s/e7m1cs7e8ulibsf/15book_AdaBoost.pdf?dl=0 ch15]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/ykbzx314pdn3mn3jiehli/11sem.pdf?rlkey=hpmtks20a3k5zsvr8jm1iqc35&dl=0 prob11]
|| 
|-
| [https://youtu.be/GL574ljefJ8 26 Nov]
|| Implicit regularization of stochastic gradient descent in overparameterized neural nets ([https://www.youtube.com/watch?v=ygVHVW3y3wM recording] with many details about the Hessian)
||
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/1t6e6x839tkr4uv6yn4uu/16book_lossLandscapeNeuralNet.pdf?rlkey=4fttpoe1zcowpgi48ovvyvajt&dl=0 ch16] [https://www.dropbox.com/scl/fi/2g3qj1f861a4xllog4ibo/17book_implicitRegularization.pdf?rlkey=i3qhmryll0cn0lnh5bdvgjhor&dl=0 ch17]
||
||
|-
| [https://www.youtube.com/watch?v=RDTK7hBqiJY 03 Dec]
|| Part 2 of previous lecture: Hessian control and stability of the NTK.
||
||
||
||
|}



The lectures in October and November are based on the book:
Foundations of machine learning 2nd ed, Mehryar Mohri, Afshin Rostamizadeh, and Ameet Talwalker, 2018.

A gentle introduction to the materials of the first 3 lectures and an overview of probability theory, can be found in chapters 1-6 and 11-12 of the following book:
Sanjeev Kulkarni and Gilbert Harman: An Elementary Introduction to Statistical Learning Theory, 2012.

== Grading formula ==

Final grade = 0.35 * [score of homeworks] + 0.35 * [score of colloquium] + 0.3 * [score on the exam] + bonus from quizzes.

All homework questions have the same weight. Each solved extra homework task increases the score of the final exam by 1 point. At the end of the lectures there is a short quiz in which you may earn 0.1 bonus points on the final non-rounded grade.

There is no rounding except for transforming the final grade to the official grade. Arithmetic rounding is used.

Autogrades: if you only need 6/10 on the exam to have the maximal 10/10 for the course, this will be given automatically. This may happen because of extra homework questions and bonuses from quizzes.

== Colloquium ==

[https://www.dropbox.com/scl/fi/80u1zfr34nt1il8q0avxs/colloqQuest.pdf?rlkey=n8y51ykull9urd0cryv8435nr&dl=0 Rules and questions from last year.]

Date: TBA

== Problems exam ==

TBA 
-- You may use handwritten notes, lecture materials from this wiki (either printed or through your PC), Mohri's book 
-- You may not search on the internet or interact with other humans (e.g. by phone, forums, etc)

== Office hours ==

Bruno Bauwens: TBA

Nikita Lukianenko: Write in Telegram, the time is flexible

Statistical learning theory 2024/25

2024-09-23T20:20:44Z

РќРёРєРёС‚Р° Р›СѓРєСЊСЏРЅРµРЅРєРѕ:

== General Information ==

Lectures: on Tuesday 9h30--10h50 in room M302 and in [https://us02web.zoom.us/j/82300259484?pwd=NWxXekxBeE5yMm9UTmwvLzNNNGlnUT09 zoom] by [https://www.hse.ru/en/org/persons/160550073 Bruno Bauwens]

Seminars: online in [https://us06web.zoom.us/j/85239566702?pwd=y4uhpPrdjSVKOS2LkDIcKCzBXtCbFb.1 Zoom] by [https://www.hse.ru/org/persons/225553845/ Nikita Lukianenko].

Please join the [https://t.me/+1begXb8SomhmODI8 telegram group] The course is similar to [http://wiki.cs.hse.ru/Statistical_learning_theory_2023/24 last year].

== Homeworks ==

Deadline every 2 weeks, before the lecture. The tasks are at the end of each problem list. (Problem lists will be updated, check the year.)

Before 3rd lecture, submit HW from problem lists 1 and 2. (Thus Oct 1st, 9h30.)
Before 5th lecture, from lists 3 and 4. Etc.

Email homeworks to brbauwens-at-gmail.com. Start the subject line with SLT-HW. Results will be here.

Late policy: 1 homework can be submitted at most 24 late without explanations.

== Course materials ==

{| class="wikitable"
|-
! Video !! Summary !! Slides !! Lecture notes !! Problem list !! Solutions
|-
|
|| ''Part 1. Online learning''
|-
| [https://www.youtube.com/watch?v=N_JUBxw3sZo 21 Sep]
|| Philosophy. The online mistake bound model. The halving and weighted majority algorithms.
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/nbxsehlcl8hqodcaho7sg/01slides_all.pdf?rlkey=7u4smvn3jaofhscwrddh6mcoy&st=yb9esz0d&dl=0 sl01]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/svgelu3iwijls092ehqqf/00book_intro.pdf?rlkey=jxdya4290kfc0hfl06b0y7k4b&st=lnv8chxf&dl=0 ch00] [https://www.dropbox.com/scl/fi/uqa9615215wy7ievgr50y/01book_onlineMistakeBound.pdf?rlkey=jiqzz84b5ipaw4t6cff7b17sl&st=mc354l04&dl=0 ch01]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/luee4if0mrd4f440q69hd/01sem.pdf?rlkey=8702taq325mvb4ifh15stvvto&st=sq946cf3&dl=0 prob01]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/kswtqmyxw3pv336g1vdd6/01sol.pdf?rlkey=bpwnrcsj6ru3nbo4xwq2lp6g0&st=hftnu87m&dl=0 sol01]
|-
| [https://www.youtube.com/watch?v=gQm1G3Ep-5s 24 Sep]
|| The standard optimal algorithm. The perceptron algorithm. Kernels.
|| [https://www.dropbox.com/s/sy959ee81mov5cr/02slides.pdf?dl=0 sl02]
|| [https://www.dropbox.com/s/p3auugqwc89132b/02book_sequentialOptimalAlgorithm.pdf?dl=0 ch02] [https://www.dropbox.com/s/b00dcqk1rob7rdz/03book_perceptron.pdf?dl=0 ch03]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/darlkflu0p8idh1smsvqc/02sem.pdf?rlkey=9rxky51dscu0d1pvh0h3iun1i&st=whkfpp78&dl=0 prob02]
|| 
|-
| [https://www.youtube.com/watch?v=H7kvz2rxX4o 01 Oct]
|| Prediction with expert advice. Recap probability theory (seminar).
|| [https://www.dropbox.com/s/a60p9b76cxusgqy/03slides.pdf?dl=0 sl03]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/oetz6dwz77jdlta1k03li/04book_predictionWithExperts.pdf?rlkey=f0u947kiq9bjjaa46iv68lr7j&dl=0 ch04] [https://www.dropbox.com/scl/fi/cx7hsxzwg2f8ep4qcuefc/05book_introProbability.pdf?rlkey=rfq0y9cgzqvl1dlxkccc3qebv&dl=0 ch05]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/3w9yk9rb7l0pb2l6q94fc/03sem.pdf?rlkey=jt40nnw35t7e8je9nj1ef22f1&dl=0 prob03]
|| 
|-
|
|| ''Part 2. Distribution independent risk bounds''
|-
| [https://www.youtube.com/watch?v=ycfYXvmKF0I 08 Oct]
|| Necessity of a hypothesis class. Sample complexity in the realizable setting, examples: threshold functions and finite classes.
|| [https://www.dropbox.com/s/pi0f3wab1xna6d7/04slides.pdf?dl=0 sl04]
|| [https://www.dropbox.com/s/nh4puyv7nst4ems/06book_sampleComplexity.pdf?dl=0 ch06]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/n4004z5mmrn3nbr9ggtt9/05sem.pdf?rlkey=sntvs95trliffbc2vh5vge06b&dl=0 prob05]
|| 
|-
| [https://www.youtube.com/watch?v=8J5B9CCy-ws 15 Oct]
|| Growth functions, VC-dimension and the characterization of sample comlexity with VC-dimensions
|| [https://www.dropbox.com/s/rpnh6288rdb3j8m/05slides.pdf?dl=0 sl05]
|| [https://www.dropbox.com/s/eurz2vkvt1wa5zm/07book_growthFunctions.pdf?dl=0 ch07] [https://www.dropbox.com/scl/fi/50oxlmjkx59hjrq82yqvx/08book_VCdimension.pdf?rlkey=5dtlcis378kqu24ttko6s7zpf&dl=0 ch08]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/wvj022mv9w82mlynp4t28/06sem.pdf?rlkey=k8bieoxn7zlkfkzyhi311n26s&dl=0 prob06]
|| 
|-
| [https://www.youtube.com/watch?v=zHau8Br_UFQ 22 Oct]
|| Risk decomposition and the fundamental theorem of statistical learning theory
|| [https://www.dropbox.com/s/0p8r5wgjy1hlku2/06slides.pdf?dl=0 sl06]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/15zjsv1w9coq2py9djlai/09book_riskBounds.pdf?rlkey=4lnyo8kcd226qlybrdgyt36i8&dl=0 ch09]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/neso7q9vq8ouix208u841/07sem.pdf?rlkey=k8dxkxwqdxf3kjsclzt9vwiw5&dl=0 prob07]
|| 
|-
| [https://www.youtube.com/watch?v=yMsUH1brAs8 29 Oct]
|| Bounded differences inequality, Rademacher complexity, symmetrization, contraction lemma.
|| [https://www.dropbox.com/s/kfithyq0dgcq6h8/07slides.pdf?dl=0 sl07]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/ohtmf1fwsu9c6vkrj6e5a/10book_measureConcentration.pdf?rlkey=dqsgskp8slui6xoq9c7tx680b&dl=0 ch10] [https://www.dropbox.com/s/hfrvhebbsskbk6g/11book_RademacherComplexity.pdf?dl=0 ch11]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/g278mmezenlyxd1my0ta9/08sem.pdf?rlkey=hvqmbumpd0xb6pumdgv5bqx6u&dl=0 prob08]
|| 
|-
|
|| ''Part 3. Margin risk bounds with applications''
|-
| [https://www.youtube.com/watch?v=oU2AzubDXeo 05 Nov]
|| Simple regression, support vector machines, margin risk bounds, and neural nets with dropout regularization
|| [https://www.dropbox.com/s/oo1qny9busp3axn/08slides.pdf?dl=0 sl08]
|| [https://www.dropbox.com/s/573a2vtjfx8qqo8/12book_regression.pdf?dl=0 ch12] [https://www.dropbox.com/scl/fi/hxeh5btc0bb2f52fnqh5f/13book_SVM.pdf?rlkey=dw3u2rtfstpsb8mi9hnuc8poy&dl=0 ch13]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/rp2m0dvovdjbvzdl7t1bl/09sem.pdf?rlkey=v1jsm5dagh7tymci5pkqn5gox&dl=0 prob09]
|| 
|-
| [https://youtu.be/9FhFxLHR4eE 12 Nov]
|| Kernels: RKHS, representer theorem, risk bounds
|| [https://www.dropbox.com/s/jst60ww8ev4ypie/09slides.pdf?dl=0 sl09]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/lozpqk5nnm8us77qfhn7x/14book_kernels.pdf?rlkey=s8e7a46rm3znkw13ubj3fzzz0&dl=0 ch14]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/9mjmb6deu08ipf38s57bh/10sem.pdf?rlkey=z1khm4i8r39eeqmhargte24s4&dl=0 prob10]
|| 
|-
| [https://www.youtube.com/watch?v=OgiaWrWh_WA 19 Nov]
|| AdaBoost and the margin hypothesis
|| [https://www.dropbox.com/s/umum3kd9439dt42/10slides.pdf?dl=0 sl10]
|| [https://www.dropbox.com/s/e7m1cs7e8ulibsf/15book_AdaBoost.pdf?dl=0 ch15]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/ykbzx314pdn3mn3jiehli/11sem.pdf?rlkey=hpmtks20a3k5zsvr8jm1iqc35&dl=0 prob11]
|| 
|-
| [https://youtu.be/GL574ljefJ8 26 Nov]
|| Implicit regularization of stochastic gradient descent in overparameterized neural nets ([https://www.youtube.com/watch?v=ygVHVW3y3wM recording] with many details about the Hessian)
||
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/1t6e6x839tkr4uv6yn4uu/16book_lossLandscapeNeuralNet.pdf?rlkey=4fttpoe1zcowpgi48ovvyvajt&dl=0 ch16] [https://www.dropbox.com/scl/fi/2g3qj1f861a4xllog4ibo/17book_implicitRegularization.pdf?rlkey=i3qhmryll0cn0lnh5bdvgjhor&dl=0 ch17]
||
||
|-
| [https://www.youtube.com/watch?v=RDTK7hBqiJY 03 Dec]
|| Part 2 of previous lecture: Hessian control and stability of the NTK.
||
||
||
||
|}



The lectures in October and November are based on the book:
Foundations of machine learning 2nd ed, Mehryar Mohri, Afshin Rostamizadeh, and Ameet Talwalker, 2018.

A gentle introduction to the materials of the first 3 lectures and an overview of probability theory, can be found in chapters 1-6 and 11-12 of the following book:
Sanjeev Kulkarni and Gilbert Harman: An Elementary Introduction to Statistical Learning Theory, 2012.

== Grading formula ==

Final grade = 0.35 * [score of homeworks] + 0.35 * [score of colloquium] + 0.3 * [score on the exam] + bonus from quizzes.

All homework questions have the same weight. Each solved extra homework task increases the score of the final exam by 1 point. At the end of the lectures there is a short quiz in which you may earn 0.1 bonus points on the final non-rounded grade.

There is no rounding except for transforming the final grade to the official grade. Arithmetic rounding is used.

Autogrades: if you only need 6/10 on the exam to have the maximal 10/10 for the course, this will be given automatically. This may happen because of extra homework questions and bonuses from quizzes.

== Colloquium ==

[https://www.dropbox.com/scl/fi/80u1zfr34nt1il8q0avxs/colloqQuest.pdf?rlkey=n8y51ykull9urd0cryv8435nr&dl=0 Rules and questions from last year.]

Date: TBA

== Problems exam ==

TBA 
-- You may use handwritten notes, lecture materials from this wiki (either printed or through your PC), Mohri's book 
-- You may not search on the internet or interact with other humans (e.g. by phone, forums, etc)

== Office hours ==

Bruno Bauwens: TBA

Nikita Lukianenko: Write in Telegram, the time is flexible

Statistical learning theory 2024/25

2024-09-21T06:59:27Z

РќРёРєРёС‚Р° Р›СѓРєСЊСЏРЅРµРЅРєРѕ:

== General Information ==

First lecture Saturday 21.09 at 10h00 in room R208 (and on the above zoom link).

Lectures: on Tuesday 9h30--10h50 in room M302 and in [https://us02web.zoom.us/j/82300259484?pwd=NWxXekxBeE5yMm9UTmwvLzNNNGlnUT09 zoom] by [https://www.hse.ru/en/org/persons/160550073 Bruno Bauwens]

Seminars: online in [https://meet.google.com/ber-yzns-hxz Google Meet] by [https://www.hse.ru/org/persons/225553845/ Nikita Lukianenko].

Please join the [https://t.me/+1begXb8SomhmODI8 telegram group] The course is similar to [http://wiki.cs.hse.ru/Statistical_learning_theory_2023/24 last year].

== Homeworks ==

Deadline every 2 weeks, before the lecture. The tasks are at the end of each problem list. (Problem lists will be updated, check the year.)

Before 3rd lecture: see problem lists 1 and 2.
Before 5th lecture: see problems lists 3 and 4.
Etc.

Email homeworks to brbauwens-at-gmail.com. Start the subject line with SLT-HW. Results will be here.

Late policy: 1 homework can be submitted at most 24 late without explanations.

== Course materials ==

{| class="wikitable"
|-
! Video !! Summary !! Slides !! Lecture notes !! Problem list !! Solutions
|-
|
|| ''Part 1. Online learning''
|-
| [https://www.youtube.com/watch?v=YfMbst5xIH8 ?? Sept]
|| Philosophy. The online mistake bound model. The halving and weighted majority algorithms. 
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/j2vqqp3e86yx7pkgmkky6/01slides_all.pdf?rlkey=lxzhu3xd3epypia8j49v25erg&dl=0 sl01]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/svgelu3iwijls092ehqqf/00book_intro.pdf?rlkey=jxdya4290kfc0hfl06b0y7k4b&st=lnv8chxf&dl=0 ch00] [https://www.dropbox.com/s/i9pc4kf0zsdeksb/01book_onlineMistakeBound.pdf?dl=0 ch01]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/qs5wqr97qoyh3l2gfju48/01sem.pdf?rlkey=6lvzcbfkw6lj9y77ep64nq7lk&dl=0 prob01]
|| 
|-
| [https://www.youtube.com/watch?v=gQm1G3Ep-5s ?? Sept]
|| The perceptron algorithm. Kernels. The standard optimal algorithm.
|| [https://www.dropbox.com/s/sy959ee81mov5cr/02slides.pdf?dl=0 sl02]
|| [https://www.dropbox.com/s/p3auugqwc89132b/02book_sequentialOptimalAlgorithm.pdf?dl=0 ch02] [https://www.dropbox.com/s/b00dcqk1rob7rdz/03book_perceptron.pdf?dl=0 ch03]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/di1k87aq44ss07mq4s6pi/02sem.pdf?rlkey=yu476v8z77bal6ma029frnilm&dl=0 prob02]
|| 
|-
| [https://www.youtube.com/watch?v=H7kvz2rxX4o ?? Sept]
|| Prediction with expert advice. Recap probability theory (seminar).
|| [https://www.dropbox.com/s/a60p9b76cxusgqy/03slides.pdf?dl=0 sl03]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/oetz6dwz77jdlta1k03li/04book_predictionWithExperts.pdf?rlkey=f0u947kiq9bjjaa46iv68lr7j&dl=0 ch04] [https://www.dropbox.com/scl/fi/cx7hsxzwg2f8ep4qcuefc/05book_introProbability.pdf?rlkey=rfq0y9cgzqvl1dlxkccc3qebv&dl=0 ch05]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/3w9yk9rb7l0pb2l6q94fc/03sem.pdf?rlkey=jt40nnw35t7e8je9nj1ef22f1&dl=0 prob03]
|| 
|-
|
|| ''Part 2. Distribution independent risk bounds''
|-
| [https://www.youtube.com/watch?v=ycfYXvmKF0I ?? Oct]
|| Necessity of a hypothesis class. Sample complexity in the realizable setting, examples: threshold functions and finite classes.
|| [https://www.dropbox.com/s/pi0f3wab1xna6d7/04slides.pdf?dl=0 sl04]
|| [https://www.dropbox.com/s/nh4puyv7nst4ems/06book_sampleComplexity.pdf?dl=0 ch06]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/n4004z5mmrn3nbr9ggtt9/05sem.pdf?rlkey=sntvs95trliffbc2vh5vge06b&dl=0 prob05]
|| 
|-
| [https://www.youtube.com/watch?v=8J5B9CCy-ws ?? Oct]
|| Growth functions, VC-dimension and the characterization of sample comlexity with VC-dimensions
|| [https://www.dropbox.com/s/rpnh6288rdb3j8m/05slides.pdf?dl=0 sl05]
|| [https://www.dropbox.com/s/eurz2vkvt1wa5zm/07book_growthFunctions.pdf?dl=0 ch07] [https://www.dropbox.com/scl/fi/50oxlmjkx59hjrq82yqvx/08book_VCdimension.pdf?rlkey=5dtlcis378kqu24ttko6s7zpf&dl=0 ch08]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/wvj022mv9w82mlynp4t28/06sem.pdf?rlkey=k8bieoxn7zlkfkzyhi311n26s&dl=0 prob06]
|| 
|-
| [https://www.youtube.com/watch?v=zHau8Br_UFQ ?? Oct]
|| Risk decomposition and the fundamental theorem of statistical learning theory
|| [https://www.dropbox.com/s/0p8r5wgjy1hlku2/06slides.pdf?dl=0 sl06]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/15zjsv1w9coq2py9djlai/09book_riskBounds.pdf?rlkey=4lnyo8kcd226qlybrdgyt36i8&dl=0 ch09]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/neso7q9vq8ouix208u841/07sem.pdf?rlkey=k8dxkxwqdxf3kjsclzt9vwiw5&dl=0 prob07]
|| 
|-
| [https://www.youtube.com/watch?v=yMsUH1brAs8 ?? Oct]
|| Bounded differences inequality, Rademacher complexity, symmetrization, contraction lemma.
|| [https://www.dropbox.com/s/kfithyq0dgcq6h8/07slides.pdf?dl=0 sl07]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/ohtmf1fwsu9c6vkrj6e5a/10book_measureConcentration.pdf?rlkey=dqsgskp8slui6xoq9c7tx680b&dl=0 ch10] [https://www.dropbox.com/s/hfrvhebbsskbk6g/11book_RademacherComplexity.pdf?dl=0 ch11]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/g278mmezenlyxd1my0ta9/08sem.pdf?rlkey=hvqmbumpd0xb6pumdgv5bqx6u&dl=0 prob08]
|| 
|-
|
|| ''Part 3. Margin risk bounds with applications''
|-
| [https://www.youtube.com/watch?v=oU2AzubDXeo ?? Nov]
|| Simple regression, support vector machines, margin risk bounds, and neural nets with dropout regularization
|| [https://www.dropbox.com/s/oo1qny9busp3axn/08slides.pdf?dl=0 sl08]
|| [https://www.dropbox.com/s/573a2vtjfx8qqo8/12book_regression.pdf?dl=0 ch12] [https://www.dropbox.com/scl/fi/hxeh5btc0bb2f52fnqh5f/13book_SVM.pdf?rlkey=dw3u2rtfstpsb8mi9hnuc8poy&dl=0 ch13]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/rp2m0dvovdjbvzdl7t1bl/09sem.pdf?rlkey=v1jsm5dagh7tymci5pkqn5gox&dl=0 prob09]
|| 
|-
| [https://youtu.be/9FhFxLHR4eE ?? Nov]
|| Kernels: RKHS, representer theorem, risk bounds
|| [https://www.dropbox.com/s/jst60ww8ev4ypie/09slides.pdf?dl=0 sl09]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/lozpqk5nnm8us77qfhn7x/14book_kernels.pdf?rlkey=s8e7a46rm3znkw13ubj3fzzz0&dl=0 ch14]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/9mjmb6deu08ipf38s57bh/10sem.pdf?rlkey=z1khm4i8r39eeqmhargte24s4&dl=0 prob10]
|| 
|-
| [https://www.youtube.com/watch?v=OgiaWrWh_WA ?? Nov]
|| AdaBoost and the margin hypothesis
|| [https://www.dropbox.com/s/umum3kd9439dt42/10slides.pdf?dl=0 sl10]
|| [https://www.dropbox.com/s/e7m1cs7e8ulibsf/15book_AdaBoost.pdf?dl=0 ch15]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/ykbzx314pdn3mn3jiehli/11sem.pdf?rlkey=hpmtks20a3k5zsvr8jm1iqc35&dl=0 prob11]
|| 
|-
| [https://youtu.be/GL574ljefJ8 ?? Nov]
|| Implicit regularization of stochastic gradient descent in overparameterized neural nets ([https://www.youtube.com/watch?v=ygVHVW3y3wM recording] with many details about the Hessian)
||
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/1t6e6x839tkr4uv6yn4uu/16book_lossLandscapeNeuralNet.pdf?rlkey=4fttpoe1zcowpgi48ovvyvajt&dl=0 ch16] [https://www.dropbox.com/scl/fi/2g3qj1f861a4xllog4ibo/17book_implicitRegularization.pdf?rlkey=i3qhmryll0cn0lnh5bdvgjhor&dl=0 ch17]
||
||
|-
| [https://www.youtube.com/watch?v=RDTK7hBqiJY ?? Dec]
|| Part 2 of previous lecture: Hessian control and stability of the NTK.
||
||
||
||
|}



The lectures in October and November are based on the book:
Foundations of machine learning 2nd ed, Mehryar Mohri, Afshin Rostamizadeh, and Ameet Talwalker, 2018.

A gentle introduction to the materials of the first 3 lectures and an overview of probability theory, can be found in chapters 1-6 and 11-12 of the following book:
Sanjeev Kulkarni and Gilbert Harman: An Elementary Introduction to Statistical Learning Theory, 2012.

== Grading formula ==

Final grade = 0.35 * [score of homeworks] + 0.35 * [score of colloquium] + 0.3 * [score on the exam] + bonus from quizzes.

All homework questions have the same weight. Each solved extra homework task increases the score of the final exam by 1 point. At the end of the lectures there is a short quiz in which you may earn 0.1 bonus points on the final non-rounded grade.

There is no rounding except for transforming the final grade to the official grade. Arithmetic rounding is used.

Autogrades: if you only need 6/10 on the exam to have the maximal 10/10 for the course, this will be given automatically. This may happen because of extra homework questions and bonuses from quizzes.

== Colloquium ==

[https://www.dropbox.com/scl/fi/80u1zfr34nt1il8q0avxs/colloqQuest.pdf?rlkey=n8y51ykull9urd0cryv8435nr&dl=0 Rules and questions from last year.]

Date: TBA

== Problems exam ==

TBA 
-- You may use handwritten notes, lecture materials from this wiki (either printed or through your PC), Mohri's book 
-- You may not search on the internet or interact with other humans (e.g. by phone, forums, etc)

== Office hours ==

Bruno Bauwens: TBA

Nikita Lukianenko: Write in Telegram, the time is flexible

Statistical learning theory 2024/25

2024-09-21T06:59:13Z

РќРёРєРёС‚Р° Р›СѓРєСЊСЏРЅРµРЅРєРѕ:

== General Information ==

First lecture Saturday 21.09 at 10h00 in room R208 (and on the above zoom link).

Lectures: on Tuesday 9h30--10h50 in room M302 and in [https://us02web.zoom.us/j/82300259484?pwd=NWxXekxBeE5yMm9UTmwvLzNNNGlnUT09 zoom] by [https://www.hse.ru/en/org/persons/160550073 Bruno Bauwens]

Seminars: online in[https://meet.google.com/ber-yzns-hxz Google Meet] by [https://www.hse.ru/org/persons/225553845/ Nikita Lukianenko].

Please join the [https://t.me/+1begXb8SomhmODI8 telegram group] The course is similar to [http://wiki.cs.hse.ru/Statistical_learning_theory_2023/24 last year].

== Homeworks ==

Deadline every 2 weeks, before the lecture. The tasks are at the end of each problem list. (Problem lists will be updated, check the year.)

Before 3rd lecture: see problem lists 1 and 2.
Before 5th lecture: see problems lists 3 and 4.
Etc.

Email homeworks to brbauwens-at-gmail.com. Start the subject line with SLT-HW. Results will be here.

Late policy: 1 homework can be submitted at most 24 late without explanations.

== Course materials ==

{| class="wikitable"
|-
! Video !! Summary !! Slides !! Lecture notes !! Problem list !! Solutions
|-
|
|| ''Part 1. Online learning''
|-
| [https://www.youtube.com/watch?v=YfMbst5xIH8 ?? Sept]
|| Philosophy. The online mistake bound model. The halving and weighted majority algorithms. 
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/j2vqqp3e86yx7pkgmkky6/01slides_all.pdf?rlkey=lxzhu3xd3epypia8j49v25erg&dl=0 sl01]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/svgelu3iwijls092ehqqf/00book_intro.pdf?rlkey=jxdya4290kfc0hfl06b0y7k4b&st=lnv8chxf&dl=0 ch00] [https://www.dropbox.com/s/i9pc4kf0zsdeksb/01book_onlineMistakeBound.pdf?dl=0 ch01]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/qs5wqr97qoyh3l2gfju48/01sem.pdf?rlkey=6lvzcbfkw6lj9y77ep64nq7lk&dl=0 prob01]
|| 
|-
| [https://www.youtube.com/watch?v=gQm1G3Ep-5s ?? Sept]
|| The perceptron algorithm. Kernels. The standard optimal algorithm.
|| [https://www.dropbox.com/s/sy959ee81mov5cr/02slides.pdf?dl=0 sl02]
|| [https://www.dropbox.com/s/p3auugqwc89132b/02book_sequentialOptimalAlgorithm.pdf?dl=0 ch02] [https://www.dropbox.com/s/b00dcqk1rob7rdz/03book_perceptron.pdf?dl=0 ch03]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/di1k87aq44ss07mq4s6pi/02sem.pdf?rlkey=yu476v8z77bal6ma029frnilm&dl=0 prob02]
|| 
|-
| [https://www.youtube.com/watch?v=H7kvz2rxX4o ?? Sept]
|| Prediction with expert advice. Recap probability theory (seminar).
|| [https://www.dropbox.com/s/a60p9b76cxusgqy/03slides.pdf?dl=0 sl03]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/oetz6dwz77jdlta1k03li/04book_predictionWithExperts.pdf?rlkey=f0u947kiq9bjjaa46iv68lr7j&dl=0 ch04] [https://www.dropbox.com/scl/fi/cx7hsxzwg2f8ep4qcuefc/05book_introProbability.pdf?rlkey=rfq0y9cgzqvl1dlxkccc3qebv&dl=0 ch05]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/3w9yk9rb7l0pb2l6q94fc/03sem.pdf?rlkey=jt40nnw35t7e8je9nj1ef22f1&dl=0 prob03]
|| 
|-
|
|| ''Part 2. Distribution independent risk bounds''
|-
| [https://www.youtube.com/watch?v=ycfYXvmKF0I ?? Oct]
|| Necessity of a hypothesis class. Sample complexity in the realizable setting, examples: threshold functions and finite classes.
|| [https://www.dropbox.com/s/pi0f3wab1xna6d7/04slides.pdf?dl=0 sl04]
|| [https://www.dropbox.com/s/nh4puyv7nst4ems/06book_sampleComplexity.pdf?dl=0 ch06]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/n4004z5mmrn3nbr9ggtt9/05sem.pdf?rlkey=sntvs95trliffbc2vh5vge06b&dl=0 prob05]
|| 
|-
| [https://www.youtube.com/watch?v=8J5B9CCy-ws ?? Oct]
|| Growth functions, VC-dimension and the characterization of sample comlexity with VC-dimensions
|| [https://www.dropbox.com/s/rpnh6288rdb3j8m/05slides.pdf?dl=0 sl05]
|| [https://www.dropbox.com/s/eurz2vkvt1wa5zm/07book_growthFunctions.pdf?dl=0 ch07] [https://www.dropbox.com/scl/fi/50oxlmjkx59hjrq82yqvx/08book_VCdimension.pdf?rlkey=5dtlcis378kqu24ttko6s7zpf&dl=0 ch08]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/wvj022mv9w82mlynp4t28/06sem.pdf?rlkey=k8bieoxn7zlkfkzyhi311n26s&dl=0 prob06]
|| 
|-
| [https://www.youtube.com/watch?v=zHau8Br_UFQ ?? Oct]
|| Risk decomposition and the fundamental theorem of statistical learning theory
|| [https://www.dropbox.com/s/0p8r5wgjy1hlku2/06slides.pdf?dl=0 sl06]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/15zjsv1w9coq2py9djlai/09book_riskBounds.pdf?rlkey=4lnyo8kcd226qlybrdgyt36i8&dl=0 ch09]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/neso7q9vq8ouix208u841/07sem.pdf?rlkey=k8dxkxwqdxf3kjsclzt9vwiw5&dl=0 prob07]
|| 
|-
| [https://www.youtube.com/watch?v=yMsUH1brAs8 ?? Oct]
|| Bounded differences inequality, Rademacher complexity, symmetrization, contraction lemma.
|| [https://www.dropbox.com/s/kfithyq0dgcq6h8/07slides.pdf?dl=0 sl07]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/ohtmf1fwsu9c6vkrj6e5a/10book_measureConcentration.pdf?rlkey=dqsgskp8slui6xoq9c7tx680b&dl=0 ch10] [https://www.dropbox.com/s/hfrvhebbsskbk6g/11book_RademacherComplexity.pdf?dl=0 ch11]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/g278mmezenlyxd1my0ta9/08sem.pdf?rlkey=hvqmbumpd0xb6pumdgv5bqx6u&dl=0 prob08]
|| 
|-
|
|| ''Part 3. Margin risk bounds with applications''
|-
| [https://www.youtube.com/watch?v=oU2AzubDXeo ?? Nov]
|| Simple regression, support vector machines, margin risk bounds, and neural nets with dropout regularization
|| [https://www.dropbox.com/s/oo1qny9busp3axn/08slides.pdf?dl=0 sl08]
|| [https://www.dropbox.com/s/573a2vtjfx8qqo8/12book_regression.pdf?dl=0 ch12] [https://www.dropbox.com/scl/fi/hxeh5btc0bb2f52fnqh5f/13book_SVM.pdf?rlkey=dw3u2rtfstpsb8mi9hnuc8poy&dl=0 ch13]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/rp2m0dvovdjbvzdl7t1bl/09sem.pdf?rlkey=v1jsm5dagh7tymci5pkqn5gox&dl=0 prob09]
|| 
|-
| [https://youtu.be/9FhFxLHR4eE ?? Nov]
|| Kernels: RKHS, representer theorem, risk bounds
|| [https://www.dropbox.com/s/jst60ww8ev4ypie/09slides.pdf?dl=0 sl09]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/lozpqk5nnm8us77qfhn7x/14book_kernels.pdf?rlkey=s8e7a46rm3znkw13ubj3fzzz0&dl=0 ch14]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/9mjmb6deu08ipf38s57bh/10sem.pdf?rlkey=z1khm4i8r39eeqmhargte24s4&dl=0 prob10]
|| 
|-
| [https://www.youtube.com/watch?v=OgiaWrWh_WA ?? Nov]
|| AdaBoost and the margin hypothesis
|| [https://www.dropbox.com/s/umum3kd9439dt42/10slides.pdf?dl=0 sl10]
|| [https://www.dropbox.com/s/e7m1cs7e8ulibsf/15book_AdaBoost.pdf?dl=0 ch15]
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/ykbzx314pdn3mn3jiehli/11sem.pdf?rlkey=hpmtks20a3k5zsvr8jm1iqc35&dl=0 prob11]
|| 
|-
| [https://youtu.be/GL574ljefJ8 ?? Nov]
|| Implicit regularization of stochastic gradient descent in overparameterized neural nets ([https://www.youtube.com/watch?v=ygVHVW3y3wM recording] with many details about the Hessian)
||
|| [https://www.dropbox.com/scl/fi/1t6e6x839tkr4uv6yn4uu/16book_lossLandscapeNeuralNet.pdf?rlkey=4fttpoe1zcowpgi48ovvyvajt&dl=0 ch16] [https://www.dropbox.com/scl/fi/2g3qj1f861a4xllog4ibo/17book_implicitRegularization.pdf?rlkey=i3qhmryll0cn0lnh5bdvgjhor&dl=0 ch17]
||
||
|-
| [https://www.youtube.com/watch?v=RDTK7hBqiJY ?? Dec]
|| Part 2 of previous lecture: Hessian control and stability of the NTK.
||
||
||
||
|}



The lectures in October and November are based on the book:
Foundations of machine learning 2nd ed, Mehryar Mohri, Afshin Rostamizadeh, and Ameet Talwalker, 2018.

A gentle introduction to the materials of the first 3 lectures and an overview of probability theory, can be found in chapters 1-6 and 11-12 of the following book:
Sanjeev Kulkarni and Gilbert Harman: An Elementary Introduction to Statistical Learning Theory, 2012.

== Grading formula ==

Final grade = 0.35 * [score of homeworks] + 0.35 * [score of colloquium] + 0.3 * [score on the exam] + bonus from quizzes.

All homework questions have the same weight. Each solved extra homework task increases the score of the final exam by 1 point. At the end of the lectures there is a short quiz in which you may earn 0.1 bonus points on the final non-rounded grade.

There is no rounding except for transforming the final grade to the official grade. Arithmetic rounding is used.

Autogrades: if you only need 6/10 on the exam to have the maximal 10/10 for the course, this will be given automatically. This may happen because of extra homework questions and bonuses from quizzes.

== Colloquium ==

[https://www.dropbox.com/scl/fi/80u1zfr34nt1il8q0avxs/colloqQuest.pdf?rlkey=n8y51ykull9urd0cryv8435nr&dl=0 Rules and questions from last year.]

Date: TBA

== Problems exam ==

TBA 
-- You may use handwritten notes, lecture materials from this wiki (either printed or through your PC), Mohri's book 
-- You may not search on the internet or interact with other humans (e.g. by phone, forums, etc)

== Office hours ==

Bruno Bauwens: TBA

Nikita Lukianenko: Write in Telegram, the time is flexible

Математическая статистика КНАД 23/24

2024-05-07T14:19:34Z

РќРёРєРёС‚Р° Р›СѓРєСЊСЏРЅРµРЅРєРѕ:

= Преподаватели и учебные ассистенты =
{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! Группа !! БКНАД221 !! БКНАД222
|-
|| Лектор ||colspan="2"| Иван Вячеславович Краснов
|-
|| Семинарист (модуль №3) || colspan="2"| Иван Вячеславович Краснов
|-
|| Семинарист (модуль №4) || colspan="2"| [https://t.me/vaulty Никита Сергеевич Лукьяненко]
|-
|| Ассистент ||colspan="2"| [https://t.me/shtnp Полина Ишутина]
|-
|| Ассистент ||colspan="2"| [https://t.me/sodora Даша Гвоздева]
|-
|}

= Telegram =
[https://t.me/+X-1f860AwgtlMThi Ссылка на канал]

= Ведомости текущего контроля =
[TBD]

= Формы контроля знаний студентов =

* '''Домашнее задание.''' После семинаров вы будете получать листочек с задачами на изученную тему. В момент получения каждого следующего домашнего задания вы будете проинформированы о том, нужно ли его сдавать или нет. Также начиная с какого-то момента (ориентировочно с начала 4 модуля) в качестве домашних заданий будут выдаваться практикумы, решением которых будет являться jupyter-notebook — обо всём расскажу ближе к делу.
 
* '''Коллоквиум.''' В этом семестре у нас будет два коллоквиума: в конце февраля и в середине-конце апреля. Список вопросов к коллоквиумам вы получите не позже, чем за две недели до проведения. Ввиду того, что вас много, для сдачи каждого из коллоквиумов будет предусмотрено несколько дней. Если вы не сдали коллоквиум с первой попытки, то на следующей пересдаче максимальный балл будет снижен на 2. Если коллоквиум не сдан с двух попыток, то вы не получаете за него ничего. Во время проведения коллоквиума все камеры учащихся должны быть включены.
 
* '''Контрольные работы.''' Контрольные работа будет проводиться на одном из семинаров, о чём вы будете уведомлены заранее. Будет две контрольных работы: одна теоретическая (с решением задач на бумаге), другая — практическая (с решением задач в ноутбуках). Если контрольная работа была пропущена, то дополнительных дней для её выполнения не предоставляется. Во время проведения контрольных работ все камеры учащихся должны быть включены.
 
* '''Экзамен.''' В конце курса будет проведён экзамен по дисциплине. Экзамен является необязательной частью курса и существует для того, чтобы у вас была возможность получить дополнительные баллы. Список экзаменационных вопросов будет содержать материал обоих коллоквиумов, а также то, что будет изучено в конце семестра. Формат мероприятия будет больше похож на коллоквиум, т. е. состоять из устного ответа. Будьте готовы также к теоретическим задачам.
= Порядок формирования итоговой оценки =

Итоговая оценка будет рассчитана по следующей формуле
'''Оценка''' = 0.1 '''ЭКЗ''' + 0.3 '''ДЗ''' + 0.4 '''КЛ''' + 0.2 '''КР'''
* '''ЭКЗ''' — экзамен,
* '''ДЗ''' — домашние задания,
* '''КЛ''' — коллоквиум,
* '''КР''' — контрольные работы.

= Лекции =

Видеозаписи лекций доступны по следующим ссылкам
{| class="wikitable"
|-
! Лекция!! Ссылка
|-
|}

"Доска" с записями лекций — [https://notability.com/n/D8_dJijd8lc9bfpHYGw_v доска с лекциями].

= Семинары =
* Ссылка на конспект — [https://notability.com/n/19~baX~u4~cuQpTSsFYNVN конспект NOTABILITY]

= Домашние задания =
{| class="wikitable"
|-
! Домашнее задание !! Ссылка !! Срок сдачи
|-
| Домашнее задание 1 || [ ДЗ 1] || –
|-
| Домашнее задание 2 || [https://disk.yandex.ru/i/8Uqqac_mc6VU4w ДЗ 2] || 11.04.2024 21:00
|-
| Домашнее задание 3 || [https://disk.yandex.ru/i/Jbx0o-Mxea-upQ ДЗ 3] || 01.03.2024 21:00
|-
| Домашнее задание 4 || [https://disk.yandex.ru/i/JBeYyWHs84VPQg ДЗ 4] || 08.03.2024 21:00
|-
| Домашнее задание 5 || [https://disk.yandex.ru/i/NHSqQKz-QaYQDA ДЗ 5] || 18.03.2024 21:00
|-
| Домашнее задание 6 || [https://drive.google.com/file/d/1jn9FDkri9BkPlWbKPqO4U_H6xCa5PE81/view ДЗ 6] || 17.05.2024 00:01
|-
| Домашнее задание 7 || [https://drive.google.com/file/d/1dHAUvXm3uaDzz-UaL8JJlVv1TmqDCl93/view ДЗ 7] || 17.05.2024 00:01
|}

= Контрольные работы =
{| class="wikitable"
|-
! Контрольная работа !! Дата и Время !! Результаты
|-
| Контрольная работа 1 || [ Дата и Время] || [ Ссылка]
|}
 Во время проведения контрольной работы камеры студентов должны быть включены.

 Контрольные работы проверяются по следующей системе:
* '''"+"''' — задача решена полностью верно;
* '''"+."''' — ход решения верный, но в решении содержится арифметическая ошибка на завершающем этапе;
* '''"+ –"''' — решена половина задачи (либо в решении содержится существенная ошибка);
* '''"– +"''' — грубая ошибка в начале решения, но верный ход мыслей;
* '''"–"''' — иначе.

= Коллоквиумы =
{| class="wikitable"
|-
! Коллоквиум !! Дата и Время
|-
| Коллоквиум 1 || 8.04-12.04
|}

 [https://disk.yandex.ru/d/rrZprevEl7I1cA Список вопросов]

 [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1l3T9MGXm3enlRI3RSRQQ09V94pVwyVTQ5eojAjRE9Ys/edit?usp=sharing Таблица для записи]

 Во время коллоквиума каждый студент получит один вопрос из списка, ответ на который ему нужно будет подготовить во время коллоквиума. Затем учащийся должен рассказать свой вопрос принимающему. Принимающий задаёт дополнительные вопросы по программе коллоквиума.

 Коллоквиум считается сданным "неудовлетворительно", если студент не смог подготовить внятный ответ на вопрос из программы.

 Во время сдачи коллоквиума студенты будут разбиты на группы — информация об этом будет объявлена лектором накануне коллоквиума.

= Экзамены =
[TBD]

= Литература =
== Основная ==
* '''Вероятность: в 2 кн.''', Ширяев А. Н., 2017, МЦНМО (Кн. 1)
* '''Наглядная математическая статистика.''', Лаугтин М. Б., 2019, Лаборатория знаний

== Дополнительная ==
* '''Математическая статистика: Учебник''', Боровков А. А., 2010, Издательство "Лань"

Математическая статистика КНАД 23/24

2024-04-25T22:14:16Z

РќРёРєРёС‚Р° Р›СѓРєСЊСЏРЅРµРЅРєРѕ: /* Преподаватели и учебные ассистенты */

= Преподаватели и учебные ассистенты =
{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! Группа !! БКНАД221 !! БКНАД222
|-
|| Лектор ||colspan="2"| Иван Вячеславович Краснов
|-
|| Семинарист (модуль №3) || colspan="2"| Иван Вячеславович Краснов
|-
|| Семинарист (модуль №4) || colspan="2"| Никита Сергеевич Лукьяненко
|-
|| Ассистент ||colspan="2"| Полина Ишутина
|-
|| Ассистент ||colspan="2"| Даша Гвоздева
|-
|}

= Telegram =
[https://t.me/+X-1f860AwgtlMThi Ссылка на канал]

= Ведомости текущего контроля =
[TBD]

= Формы контроля знаний студентов =

* '''Домашнее задание.''' После семинаров вы будете получать листочек с задачами на изученную тему. В момент получения каждого следующего домашнего задания вы будете проинформированы о том, нужно ли его сдавать или нет. Также начиная с какого-то момента (ориентировочно с начала 4 модуля) в качестве домашних заданий будут выдаваться практикумы, решением которых будет являться jupyter-notebook — обо всём расскажу ближе к делу.
 
* '''Коллоквиум.''' В этом семестре у нас будет два коллоквиума: в конце февраля и в середине-конце апреля. Список вопросов к коллоквиумам вы получите не позже, чем за две недели до проведения. Ввиду того, что вас много, для сдачи каждого из коллоквиумов будет предусмотрено несколько дней. Если вы не сдали коллоквиум с первой попытки, то на следующей пересдаче максимальный балл будет снижен на 2. Если коллоквиум не сдан с двух попыток, то вы не получаете за него ничего. Во время проведения коллоквиума все камеры учащихся должны быть включены.
 
* '''Контрольные работы.''' Контрольные работа будет проводиться на одном из семинаров, о чём вы будете уведомлены заранее. Будет две контрольных работы: одна теоретическая (с решением задач на бумаге), другая — практическая (с решением задач в ноутбуках). Если контрольная работа была пропущена, то дополнительных дней для её выполнения не предоставляется. Во время проведения контрольных работ все камеры учащихся должны быть включены.
 
* '''Экзамен.''' В конце курса будет проведён экзамен по дисциплине. Экзамен является необязательной частью курса и существует для того, чтобы у вас была возможность получить дополнительные баллы. Список экзаменационных вопросов будет содержать материал обоих коллоквиумов, а также то, что будет изучено в конце семестра. Формат мероприятия будет больше похож на коллоквиум, т. е. состоять из устного ответа. Будьте готовы также к теоретическим задачам.
= Порядок формирования итоговой оценки =

Итоговая оценка будет рассчитана по следующей формуле
'''Оценка''' = 0.1 '''ЭКЗ''' + 0.3 '''ДЗ''' + 0.4 '''КЛ''' + 0.2 '''КР'''
* '''ЭКЗ''' — экзамен,
* '''ДЗ''' — домашние задания,
* '''КЛ''' — коллоквиум,
* '''КР''' — контрольные работы.

= Лекции =

Видеозаписи лекций доступны по следующим ссылкам
{| class="wikitable"
|-
! Лекция!! Ссылка
|-
|}

"Доска" с записями лекций — [https://notability.com/n/D8_dJijd8lc9bfpHYGw_v доска с лекциями].

= Семинары =
* Ссылка на конспект — [https://notability.com/n/19~baX~u4~cuQpTSsFYNVN конспект NOTABILITY]

= Домашние задания =
{| class="wikitable"
|-
! Домашнее задание !! Ссылка !! Срок сдачи
|-
| Домашнее задание 1 || [ ДЗ 1] || –
|-
| Домашнее задание 2 || [https://disk.yandex.ru/i/8Uqqac_mc6VU4w ДЗ 2] || 11.04.2024 21:00
|-
| Домашнее задание 3 || [https://disk.yandex.ru/i/Jbx0o-Mxea-upQ ДЗ 3] || 01.03.2024 21:00
|-
| Домашнее задание 4 || [https://disk.yandex.ru/i/JBeYyWHs84VPQg ДЗ 4] || 08.03.2024 21:00
|-
| Домашнее задание 5 || [https://disk.yandex.ru/i/NHSqQKz-QaYQDA ДЗ 5] || 18.03.2024 21:00
|-
| Домашнее задание 6 || [https://drive.google.com/file/d/1jn9FDkri9BkPlWbKPqO4U_H6xCa5PE81/view ДЗ 6] || 17.05.2024 00:01
|-
| Домашнее задание 7 || [https://drive.google.com/file/d/1dHAUvXm3uaDzz-UaL8JJlVv1TmqDCl93/view ДЗ 7] || 17.05.2024 00:01
|}

= Контрольные работы =
{| class="wikitable"
|-
! Контрольная работа !! Дата и Время !! Результаты
|-
| Контрольная работа 1 || [ Дата и Время] || [ Ссылка]
|}
 Во время проведения контрольной работы камеры студентов должны быть включены.

 Контрольные работы проверяются по следующей системе:
* '''"+"''' — задача решена полностью верно;
* '''"+."''' — ход решения верный, но в решении содержится арифметическая ошибка на завершающем этапе;
* '''"+ –"''' — решена половина задачи (либо в решении содержится существенная ошибка);
* '''"– +"''' — грубая ошибка в начале решения, но верный ход мыслей;
* '''"–"''' — иначе.

= Коллоквиумы =
{| class="wikitable"
|-
! Коллоквиум !! Дата и Время
|-
| Коллоквиум 1 || 8.04-12.04
|}

 [https://disk.yandex.ru/d/rrZprevEl7I1cA Список вопросов]

 [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1l3T9MGXm3enlRI3RSRQQ09V94pVwyVTQ5eojAjRE9Ys/edit?usp=sharing Таблица для записи]

 Во время коллоквиума каждый студент получит один вопрос из списка, ответ на который ему нужно будет подготовить во время коллоквиума. Затем учащийся должен рассказать свой вопрос принимающему. Принимающий задаёт дополнительные вопросы по программе коллоквиума.

 Коллоквиум считается сданным "неудовлетворительно", если студент не смог подготовить внятный ответ на вопрос из программы.

 Во время сдачи коллоквиума студенты будут разбиты на группы — информация об этом будет объявлена лектором накануне коллоквиума.

= Экзамены =
[TBD]

= Литература =
== Основная ==
* '''Вероятность: в 2 кн.''', Ширяев А. Н., 2017, МЦНМО (Кн. 1)
* '''Наглядная математическая статистика.''', Лаугтин М. Б., 2019, Лаборатория знаний

== Дополнительная ==
* '''Математическая статистика: Учебник''', Боровков А. А., 2010, Издательство "Лань"

Математическая статистика КНАД 23/24

2024-04-25T22:13:14Z

РќРёРєРёС‚Р° Р›СѓРєСЊСЏРЅРµРЅРєРѕ: Добавление домашних заданий

= Преподаватели и учебные ассистенты =
{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! Группа !! БКНАД221 !! БКНАД222
|-
|| Лектор ||colspan="2"| Иван Вячеславович Краснов
|-
|| Семинарист || colspan="2"| Иван Вячеславович Краснов
|-
|| Ассистент ||colspan="2"| Полина Ишутина
|-
|| Ассистент ||colspan="2"| Даша Гвоздева
|-
|}

= Telegram =
[https://t.me/+X-1f860AwgtlMThi Ссылка на канал]

= Ведомости текущего контроля =
[TBD]

= Формы контроля знаний студентов =

* '''Домашнее задание.''' После семинаров вы будете получать листочек с задачами на изученную тему. В момент получения каждого следующего домашнего задания вы будете проинформированы о том, нужно ли его сдавать или нет. Также начиная с какого-то момента (ориентировочно с начала 4 модуля) в качестве домашних заданий будут выдаваться практикумы, решением которых будет являться jupyter-notebook — обо всём расскажу ближе к делу.
 
* '''Коллоквиум.''' В этом семестре у нас будет два коллоквиума: в конце февраля и в середине-конце апреля. Список вопросов к коллоквиумам вы получите не позже, чем за две недели до проведения. Ввиду того, что вас много, для сдачи каждого из коллоквиумов будет предусмотрено несколько дней. Если вы не сдали коллоквиум с первой попытки, то на следующей пересдаче максимальный балл будет снижен на 2. Если коллоквиум не сдан с двух попыток, то вы не получаете за него ничего. Во время проведения коллоквиума все камеры учащихся должны быть включены.
 
* '''Контрольные работы.''' Контрольные работа будет проводиться на одном из семинаров, о чём вы будете уведомлены заранее. Будет две контрольных работы: одна теоретическая (с решением задач на бумаге), другая — практическая (с решением задач в ноутбуках). Если контрольная работа была пропущена, то дополнительных дней для её выполнения не предоставляется. Во время проведения контрольных работ все камеры учащихся должны быть включены.
 
* '''Экзамен.''' В конце курса будет проведён экзамен по дисциплине. Экзамен является необязательной частью курса и существует для того, чтобы у вас была возможность получить дополнительные баллы. Список экзаменационных вопросов будет содержать материал обоих коллоквиумов, а также то, что будет изучено в конце семестра. Формат мероприятия будет больше похож на коллоквиум, т. е. состоять из устного ответа. Будьте готовы также к теоретическим задачам.
= Порядок формирования итоговой оценки =

Итоговая оценка будет рассчитана по следующей формуле
'''Оценка''' = 0.1 '''ЭКЗ''' + 0.3 '''ДЗ''' + 0.4 '''КЛ''' + 0.2 '''КР'''
* '''ЭКЗ''' — экзамен,
* '''ДЗ''' — домашние задания,
* '''КЛ''' — коллоквиум,
* '''КР''' — контрольные работы.

= Лекции =

Видеозаписи лекций доступны по следующим ссылкам
{| class="wikitable"
|-
! Лекция!! Ссылка
|-
|}

"Доска" с записями лекций — [https://notability.com/n/D8_dJijd8lc9bfpHYGw_v доска с лекциями].

= Семинары =
* Ссылка на конспект — [https://notability.com/n/19~baX~u4~cuQpTSsFYNVN конспект NOTABILITY]

= Домашние задания =
{| class="wikitable"
|-
! Домашнее задание !! Ссылка !! Срок сдачи
|-
| Домашнее задание 1 || [ ДЗ 1] || –
|-
| Домашнее задание 2 || [https://disk.yandex.ru/i/8Uqqac_mc6VU4w ДЗ 2] || 11.04.2024 21:00
|-
| Домашнее задание 3 || [https://disk.yandex.ru/i/Jbx0o-Mxea-upQ ДЗ 3] || 01.03.2024 21:00
|-
| Домашнее задание 4 || [https://disk.yandex.ru/i/JBeYyWHs84VPQg ДЗ 4] || 08.03.2024 21:00
|-
| Домашнее задание 5 || [https://disk.yandex.ru/i/NHSqQKz-QaYQDA ДЗ 5] || 18.03.2024 21:00
|-
| Домашнее задание 6 || [https://drive.google.com/file/d/1jn9FDkri9BkPlWbKPqO4U_H6xCa5PE81/view ДЗ 6] || 17.05.2024 00:01
|-
| Домашнее задание 7 || [https://drive.google.com/file/d/1dHAUvXm3uaDzz-UaL8JJlVv1TmqDCl93/view ДЗ 7] || 17.05.2024 00:01
|}

= Контрольные работы =
{| class="wikitable"
|-
! Контрольная работа !! Дата и Время !! Результаты
|-
| Контрольная работа 1 || [ Дата и Время] || [ Ссылка]
|}
 Во время проведения контрольной работы камеры студентов должны быть включены.

 Контрольные работы проверяются по следующей системе:
* '''"+"''' — задача решена полностью верно;
* '''"+."''' — ход решения верный, но в решении содержится арифметическая ошибка на завершающем этапе;
* '''"+ –"''' — решена половина задачи (либо в решении содержится существенная ошибка);
* '''"– +"''' — грубая ошибка в начале решения, но верный ход мыслей;
* '''"–"''' — иначе.

= Коллоквиумы =
{| class="wikitable"
|-
! Коллоквиум !! Дата и Время
|-
| Коллоквиум 1 || 8.04-12.04
|}

 [https://disk.yandex.ru/d/rrZprevEl7I1cA Список вопросов]

 [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1l3T9MGXm3enlRI3RSRQQ09V94pVwyVTQ5eojAjRE9Ys/edit?usp=sharing Таблица для записи]

 Во время коллоквиума каждый студент получит один вопрос из списка, ответ на который ему нужно будет подготовить во время коллоквиума. Затем учащийся должен рассказать свой вопрос принимающему. Принимающий задаёт дополнительные вопросы по программе коллоквиума.

 Коллоквиум считается сданным "неудовлетворительно", если студент не смог подготовить внятный ответ на вопрос из программы.

 Во время сдачи коллоквиума студенты будут разбиты на группы — информация об этом будет объявлена лектором накануне коллоквиума.

= Экзамены =
[TBD]

= Литература =
== Основная ==
* '''Вероятность: в 2 кн.''', Ширяев А. Н., 2017, МЦНМО (Кн. 1)
* '''Наглядная математическая статистика.''', Лаугтин М. Б., 2019, Лаборатория знаний

== Дополнительная ==
* '''Математическая статистика: Учебник''', Боровков А. А., 2010, Издательство "Лань"

Математический анализ 2023-2024

2024-03-04T11:31:32Z

РќРёРєРёС‚Р° Р›СѓРєСЊСЏРЅРµРЅРєРѕ:

== Преподаватели и учебные ассистенты ==

{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! Группа !! 231 !! 232 !! 233 !! 234 !! 235 !! 236 !! 237 !! 238 !! 239 !! 2310 !! 2311
|-
|| Лектор ||colspan="11"| [https://t.me/erlikh_ivan Эрлих И.Г.]
|-
|| Ассистент лектора ||colspan="11"| [https://t.me/mug1waranoluffy Дымов Андрей]
|-
|| Семинарист
|| [https://t.me/erlikh_ivan Эрлих И. Г.]
|| [https://t.me/alexandrzaitsev_1 Зайцев А. В.]
|| [https://t.me/Harchvertelol Веревкин Я. А.]
|| [https://t.me/katerrriina Преснова Е. Д.]
|| [https://t.me/ivbeldiev Бельдиев И. С.]
|| [https://t.me/katerrriina Преснова Е. Д.]
|| [https://t.me/Valinkin_M Валинкин М. В.]
|| [https://t.me/igor_msu Мамай И. Б.]
|| [https://t.me/alexandrzaitsev_1 Зайцев А. В.]
|| [https://t.me/Artyom_Radomskii Радомский А. О.]
|| [https://t.me/Artyom_Radomskii Радомский А. О.]
|-
|| Ассистент
|| [https://t.me/i8088_t Кормилицын Владимир]
|| [https://t.me/venbiess Маляренко Андрей]
|| [https://t.me/makarkarkarblch Кулишенко Макар]
|| [https://t.me/J_i_mm_y Морозов Дмитрий]
|| [https://t.me/olovik Виноградов Владимир]
|| [https://t.me/egorznatnov Знатнов Егор]
|| [https://t.me/ArslanChe Умертаев Арслан]
|| [https://t.me/eraaalex Ермолаева Елена]
|| [https://t.me/m7kss1 Дергоусов Максим]
|| [https://t.me/aubhona Абдуллаев Аюбхон]
|| [https://t.me/bnnnch Чирков Богдан]
|}

== О курсе ==

Курс '''Математический анализ''' читается в 2023-2024 учебном году в рамках образовательной программы "Программная инженерия" Факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ.

'''Темы курса:'''

1. Формальная логика. Метод математической индукции.

2. Последовательность. Предел последовательности.

3. Подсчет предела последовательности.

4. Теорема о зажатой последовательности. Теорема Вейерштрасса.

5. Число e.

6. Предел функции.

7. Непрерывность функции.

8. Асимптоты. О-символика.

9. Подсчет пределов. Производная.

10. Исследование функций. Построение графиков.

11. Параметрическое задание функций.

12. Формула Тейлора. Использование формулы Тейлора.

13. Методы подсчета неопределенного интеграла.

== Формы контроля и оценивание ==

'''Формула оценки: min(10, 0,1 * Домашние задания + 0,2 * Quiz+ 0,2 * КР1 + 0,2 * КР2+ 0,3 * Коллоквиум+ 0,05 * Бонус от семинариста)'''

Короткие самостоятельные работы (Quiz) проводятся согласно [https://docs.google.com/spreadsheets/d/16_t9YxmdrTsvI2WNdTQlbyw39j8XCMXglmU358PjmFk/edit?usp=sharing графику]

Все оценки считаются по 10-бальной шкале и учитываются без округления. Округление итоговой оценки производится по математическим правилам.

Автоматы не предусмотрены

== Записи занятий ==
[https://docs.google.com/document/d/1hnizusmGXQeBEbmMt2LBFKNuYC40WC7cejvAdJeGXnY/edit Программа коллоквиума весна]

[https://github.com/i80287/Calculus-HSE-SE Материалы подготовки к коллоквиуму 2 семестра от нашего ассистента]

[https://drive.google.com/drive/folders/1CURbztG6C7Agkp388VbLqKICTc4a89C3 Гугл-диск с записями Факультатива]

[https://t.me/+ygQLIXUR5Q03ODRi Чат факультатива]

[https://drive.google.com/drive/folders/1QT_zGlWc2rMwJczkFi4AHSLXbesmrxTm Записи лекций]

[https://www.youtube.com/watch?v=5yb2N3pnztU Пасхалка]

== Домашние задания ==

Уточняйте у преподавателя
== Ведомость с оценками ==

[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1JSPRcAfXdjosU5Kkv7ilXzYw6LwVhCmG9qsA_0MLiJU Ссылка на ведомость]

== Список рекомендуемой литературы ==

В.А. Зорич, Математический Анализ

С.М. Никольский, Курс математического анализа

T. Tao, Analysis I

Л. Д. Кудрявцев, А. Д. Кутасов, В. И. Чехлов, М. И. Шабунин, Сборник задач по математическому анализу [https://drive.google.com/file/d/1e06dwxB2kSUEpv3F9x7HfP7KuDm5g5y0/view Том 1] (Предел, непрерывность, дифференцируемость); [https://drive.google.com/file/d/1SH_bFoNOsSkAY2s31yXqP_05GiKyD89K/view Том 2] (Интегралы, ряды); [https://drive.google.com/file/d/1vkU1TaOBQxhGr5CtzPcGXwzs2_8Kw7aQ/view Том 3] (Функции нескольких переменных)

Теория вероятностей 2023/24 (основной поток)

2023-12-14T22:03:15Z

РќРёРєРёС‚Р° Р›СѓРєСЊСЏРЅРµРЅРєРѕ: /* Лекции */

== Преподаватели и учебные ассистенты ==
{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! Группа !! БПМИ225 !! БПМИ226 !! БПМИ227 !! БПМИ228 !! БПМИ229 !! БПМИ2210
|-
|| Лектор ||colspan="6"| [https://www.hse.ru/org/persons/407893586 Алина Хузиева]
|-
|| Семинарист || [https://t.me/levensons Илья Левин] || [https://t.me/XuMuK_MK Максим Каледин] || [https://t.me/atomochek Алина Хузиева] || [https://t.me/vaulty Никита Лукьяненко] || [https://t.me/PromyslovPlaton Платон Промыслов] || [https://t.me/atomochek Алина Хузиева]
|-
|| Ассистент || [https://t.me/lipperrdino Аня Маркович] || [https://t.me/Andrei3223 Андрей Грузицкий] || [https://t.me/ElderlyPassionFruit Игорь Маркелов] || [https://t.me/el_el_k Елисей Шинкарев] || [https://t.me/free001style Илья Дробышевский] || [https://t.me/Im_fast_as_blitz Родион Черномордин]
|-
|| Ассистентка курса ||colspan="6"| [https://t.me/unconscious_i Саша Иевлева]
|}

== Организационные моменты ==
=== Полезная информация ===
'''Канал курса:''' https://t.me/+i9ic6VeBZlJkYzI6

Ожидаемые мероприятия курса:
* Одна контрольная работа (17.10.23, 13:00-14:20);
* Один коллоквиум (07.12.23);
* Экзамен (21.12.23).
=== Порядок формирования итоговой оценки ===
'''Oитог = 0,35*Oэкз + 0,25*Oколл + 0,2*Oкр + 0,2*Oдз.'''

где Oэкз — оценка за экзамен, Oколл — оценка за коллоквиум, Oкр — оценка за контрольную работу, Oдз — оценка за домашние задания.

Оценки за все промежуточные элементы контроля берутся неокруглённые.

'''Как происходит округление итоговой оценки:'''

Если Oитог < 4, то округление вниз: Oведомость=floor(Oитог).

Иначе:

# Если (Oколл+Oэкз)/2 < 4, то округление вниз: Oведомость=floor(Oитог).
# Если (Oколл+Oэкз)/2 > 7, то округление вверх: Oведомость=ceil(Oитог).
# Если 4 <= (Oколл+Oэкз)/2 <= 7, то округление арифметическое: Oведомость=round(Oитог).
=== Ведомость с оценками ===

{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1bni8PfNj0lYz9-AclYEAT3dwZjqxXVNiAIYdjtiNuN4/edit#gid=1872081500 225] !! [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1bni8PfNj0lYz9-AclYEAT3dwZjqxXVNiAIYdjtiNuN4/edit#gid=1829212025 226] !! [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1bni8PfNj0lYz9-AclYEAT3dwZjqxXVNiAIYdjtiNuN4/edit#gid=825914715 227] !! [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1bni8PfNj0lYz9-AclYEAT3dwZjqxXVNiAIYdjtiNuN4/edit#gid=2023638688 228] !! [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1bni8PfNj0lYz9-AclYEAT3dwZjqxXVNiAIYdjtiNuN4/edit#gid=196117476 229] !! [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1bni8PfNj0lYz9-AclYEAT3dwZjqxXVNiAIYdjtiNuN4/edit#gid=146870427 2210]
|}

== Лекции ==
# '''Лекция №01 (04.09.23) [[https://disk.yandex.com/i/5IO1MgBr9XKgXw запись], [https://disk.yandex.ru/i/6_jKmvzVyFgXow конспект]]''': Введение. Дискретное вероятностное пространство. Простейшие свойства вероятности. Классическая модель теории вероятности.
# '''Лекция №02 (08.09.23) [[https://disk.yandex.com/i/oeyDqJ9WXDPtWQ запись], [https://disk.yandex.ru/i/W_xy-NN_fOqmng конспект]]''': Условные вероятности. Формула полной вероятности. Задача о сумасшедшей старушке. Формула Байеса.
# '''Лекция №03 (11.09.23) [[https://disk.yandex.com/i/2x5V2eAWxo1fEQ запись], [https://disk.yandex.ru/i/GMnn_v0KsOyVLQ конспект]]''': Ловушка Байеса. Независимость событий. Случайные величины в дискретных вероятностных пространствах. Примеры стандартных распределений. Независимость случайных величин.
# '''Лекция №04 (18.09.23) [[https://disk.yandex.ru/i/YQX7tP6o8SYV9Q запись], [https://disk.yandex.ru/i/GBRcDJik8Cm07w конспект]]''': Математическое ожидание в дискретных вероятностных пространствах. Свойства математического ожидания. Дисперсия и ковариация. Следствия из теоремы о свойствах дисперсии и ковариации.
# '''Лекция №05 (18.09.23) [[https://disk.yandex.ru/i/W5DUbm7XtfNvvg запись], [https://disk.yandex.ru/i/7NSbasAHCAyyMg конспект]]''': Следствия из теоремы о свойствах дисперсии и ковариации. Неравенство Маркова. Неравенство Чебышёва. Закон больших чисел. Сходимость по вероятности. Сходимость почти наверное.
# '''Лекция №06 (25.09.23) [[https://disk.yandex.ru/i/JTSzF2OTVNsTMg запись], [https://disk.yandex.ru/i/c1IADVYl52jyOw конспект]]''': Теорема об эквивалентности сходимостей по вероятности и почти наверное в дискретных вероятностных пр-вах. Схема Бернулли. Теорема Пуассона. Теорема Муавра-Лапласа. Геометрические вероятности (задача о встрече).
# '''Лекция №07 (02.10.23) [[https://disk.yandex.ru/i/mltYSqv6WqmINw запись], [https://disk.yandex.ru/i/Z8pNngMScW5sGw конспект]]''': Общее понятие вероятностного пространства. Алгебра, сигма-алгебра, примеры. Лемма о существовании наименьшей системы. Вероятностная мера. Простейшие свойства вероятности.
# '''Лекция №08 (02.10.23) [[https://disk.yandex.ru/i/j6_HY2ot3Kw93g запись], [https://disk.yandex.ru/i/GcKsbpr3mtwt1A конспект]]''': Теорема о непрерывности вероятностной меры. Функция распределения и её свойства.
# '''Лекция №09 (09.10.23) [[https://disk.yandex.ru/i/AHyrpGAdmmfLtg запись], [https://disk.yandex.ru/i/02uyYHX0iS-R5Q конспект]]''': Теорема Каратеодори о продолжении меры. Теорема о взаимооднозначном соответствии функции распределения и вероятностной меры. Примеры и классификация функций распределения на R.
# '''Лекция №10 (16.10.23) [[https://disk.yandex.ru/i/wJHP13u-2xMIBQ запись], [https://disk.yandex.ru/i/bJA4679C5xhtKg конспект]]''': Теорема Лебега. Случайные величины и векторы. Действия над случайными величинами.
# '''Лекция №11 (23.10.23) [[https://disk.yandex.ru/i/-ezYIyjv7Uw34w запись], [https://disk.yandex.ru/i/vTkIZ4vTn7pA5A конспект]]''': Построение математического ожидания в общем случае. Лемма о приближении простыми. Свойства математического ожидания для простых случайных величин. Математическое ожидание для неотрицательных случайных величин. Математическое ожидание в общем случае и его свойства.
# '''Лекция №12 (23.10.23) [[https://disk.yandex.ru/i/_H2_-tn2nHzqbQ запись], [https://disk.yandex.ru/i/ZxFCc1onmJW-7w конспект]]''': Распределение, функция распределения и плотность случайной величины. Классификация случайных величин по распределениям. Формулы подсчета математических ожиданий.
# '''Лекция №13 (06.11.23) [[https://disk.yandex.ru/i/sSCLDRy6MMAOvg запись], [https://disk.yandex.ru/i/-xDxjLo-JDxFEA конспект]]''': Независимость случайных величин и случайных векторов. Вероятностные меры в многомерном пространстве R^n с борелевской сигма-алгеброй B(R^n). Характеристики случайных векторов.
# '''Лекция №14 (06.11.23) [[https://disk.yandex.ru/i/YaAxKPiBm-PbWQ запись], [https://disk.yandex.ru/i/P0Ba1vIgL4WwSw конспект]]''': Характеристики случайных векторов. Критерий независимости в терминах плотностей. Математическое ожидание функции от случайного вектора, имеющего плотность. Формула свёртки. Дисперсия и ковариация случайной величины. Свойства дисперсии, ковариации и коэффициента корреляции. Матрица ковариаций случайного вектора.
# '''Лекция №15 (13.11.23) [[https://disk.yandex.ru/i/IT4ZlWp6EhVVGQ запись], [https://disk.yandex.ru/i/SgUF_fjRsbuxeQ конспект]]''': Неравенство Йенсена. Сходимости случайных величин. Теорема о взаимоотношении видов сходимости. Усиленный закон больших чисел. Усиленный закон больших чисел в форме Колмогорова.
# '''Лекция №16 (20.11.23) [[https://disk.yandex.ru/i/GE_4-gpl2_rh4w запись], [https://disk.yandex.ru/i/e_NYMfLkRYDF5A конспект Максима Дергоусова]]''': Теорема о монотонной сходимости. Лемма Фату. Теорема Лебега о мажорируемой сходимости.
# '''Лекция №17 (20.11.23) [[https://disk.yandex.ru/i/Gwa90sAUw7F4Ag запись]]''': Характеристическая функция случайной величины и случайного вектора. Основные свойства хар. функции. Теорема об однозначности задания распределения хар. функцией (свойство единственности).
# '''Лекция №18 (27.11.23) [[https://disk.yandex.ru/i/lCoB0xETfGNTsg запись]]''': Критерий независимости в терминах хар. функций. Теорема о непрерывности для хар. функций. Лемма о производной хар. функции в нуле. Центральная предельная теорема. Теорема о наследовании сходимостей. Лемма Слуцкого.
# '''Лекция №19 (04.12.23) [[https://disk.yandex.ru/i/Q0VTlFOGCq9JZg запись]]'''.

== Семинары ==
[https://drive.google.com/drive/folders/1JEYHDW-ZgCKbqSNsf5oi1560JQo2UfIp Записи семинаров 228].

[https://disk.yandex.ru/d/bUTt24soba3SeQ Записи семинаров 2210] (ведут студенты).

[https://disk.yandex.ru/i/jV-L8kabHGgsrQ Таблица стандартного нормального распределения].

# [https://disk.yandex.ru/i/5P2M7g5x2Ua5qg Листок №1].
# [https://disk.yandex.com/i/w8LvOAs_UzCi9Q Листок №2].
# [https://disk.yandex.com/i/MIx3Vcl23479lg Листок №3].
# [https://disk.yandex.ru/i/g1heFXK2f4EQpQ Листок №4].
# [https://disk.yandex.ru/i/F5JMsGS4Rb7_PA Листок №5].
# [https://disk.yandex.ru/i/d362C4uvJ9Wy-A Листок №6].
# [https://disk.yandex.ru/i/ftztbn_tSrNRyQ Листок №7].
# [https://disk.yandex.ru/i/LBEQVWUEMnSDnw Листок №8].
# [https://disk.yandex.ru/i/qKrql-AitUW5BA Листок №9].
# [https://disk.yandex.ru/i/tBYaqYA0imoylQ Листок №10].
# [https://disk.yandex.ru/i/dR4uvqUOk7IWZA Листок №11].
# [https://disk.yandex.ru/i/KDiCfZ0Qgc00XA Листок №12].
# [https://disk.yandex.ru/i/BXb9NHm_s_afng Листок №13].
# [https://disk.yandex.ru/i/NQKcgqD6ZGH_Zw Листок №14].
# [https://disk.yandex.ru/i/qkRwLxEpGJ5NyA Листок №15].
# [https://disk.yandex.ru/i/_pqKPRFpqj6Nnw Листок №16].

== Домашние задания ==
Домашнее задание выдаётся еженедельно после лекции с дедлайном в 2 недели (21:00). Дедлайн сдачи домашнего задания строгий. Три раза за семестр можно просрочить дедлайн ДЗ на 1 неделю.

'''Важно:''' При подозрении на списывание — преподаватель имеет право вызвать на устную защиту. При подтверждении факта списывания — дальнейшие действия регламентируются правилами ВШЭ.

Гибкий и легко кастомизируемый шаблон теха для дз от Максима Каледина: [https://www.overleaf.com/read/qmrkwpzvmqbk тык].

Итоговая Oдз формируется как доля решённых задач, нормированная на 10.
{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! Группа !! 225 !! 226 !! 227 !! 228 !! 229 !! 2210
|-
|| Classroom || [https://classroom.google.com/c/NTIzOTc5MzIyMzMx?cjc=qyflw2m qyflw2m] || [https://classroom.google.com/c/NjIwODU5Mjc4NzAx?cjc=lwnshmv lwnshmv] || [https://classroom.google.com/c/NTIzOTc5MjMxNTIy?cjc=jihhla5 jihhla5] || [https://classroom.google.com/c/NjIwODYwNDQ2ODI3?cjc=owcpo2r owcpo2r] || [https://classroom.google.com/c/NjIwODYwMjUyNzk0?cjc=cc3pbkh cc3pbkh] || [https://classroom.google.com/c/NjIwODU5NzcyOTE0?cjc=rghfjs2 rghfjs2]
|-
|}

# [https://disk.yandex.ru/i/sr62slB4AU-Ugw Домашнее задание №1]. Дедлайн 18.09.23 21:00.
# [https://disk.yandex.com/i/hSURP5sDG5BtuA Домашнее задание №2]. Дедлайн 25.09.23 21:00.
# [https://disk.yandex.ru/i/C-8KS527wclSug Домашнее задание №3]. Дедлайн 02.10.23 21:00.
# [https://disk.yandex.ru/i/FHY-YkYZUtFzjw Домашнее задание №4]. Дедлайн 09.10.23 21:00.
# [https://disk.yandex.ru/i/KaIRTtEqMpAKmA Домашнее задание №5]. Дедлайн 16.10.23 21:00.
# [https://disk.yandex.ru/i/VY-aGy2sUPi4oA Домашнее задание №6]. Дедлайн 01.11.23 21:00.
# [https://disk.yandex.ru/i/RvuJP-SRLjfcgw Домашнее задание №7]. Дедлайн 08.11.23 21:00.
# [https://disk.yandex.ru/i/0N0VzjVs3O4lpQ Домашнее задание №8]. Дедлайн 20.11.23 21:00.
# [https://disk.yandex.ru/i/dqJ0Of8XTlHXIQ Домашнее задание №9]. Дедлайн 27.11.23 21:00.
# [https://disk.yandex.ru/i/GCMzPjFUqPCQKA Домашнее задание №10]. Дедлайн 06.12.23 21:00.
# [https://disk.yandex.ru/i/adyIHHtLD1oOaA Домашнее задание №11]. Дедлайн 16.12.23 21:00.

== Коллоквиум ==
'''Даты:'''
* 7 декабря (для всех) — '''Покровский бульвар, д. 11, ауд. R401'''
* 8 декабря (для посещающих занятия в ВУЦ) — '''Большой Трехсвятительский переулок, 3, актовый зал (2 этаж)'''

'''Распределение по времени захода и организационная информация по проведению коллоквиума:'''
# [https://docs.google.com/document/d/1I29C7i6naNo0ojQ-wnBVZ6I4K3LKt5_Tcqu3cDIjLd8/edit?usp=sharing Для почти всех студентов];
# [https://docs.google.com/document/d/1DjOBd_BV2lASuh6tZwQ7YedjL0VjGd79Mei6hDboh6U/edit?usp=sharing Для посещающих ВУЦ];
# [https://docs.google.com/document/d/1ZMEMYc92pGPBQIWaoJIzicVY8osPXYOL2fbb-L4_YbU/edit?usp=sharing Для тех, кому официально одобрен дистант].

'''Обратите внимание на следующую информацию:'''
* Если Вам одобрен дистант, но Вас не оказалось в списке, то напишите об этом в [https://forms.gle/t57UjTNfoDAzGyvh8 форму] (до 23:59 04.12);
* Если Вы посещаете ВУЦ, но Вас не оказалось в списке, то напишите об этом в [https://forms.gle/t57UjTNfoDAzGyvh8 форму] (до 23:59 04.12);
* Если Вы хотели бы по каким-либо внутренним причинам прийти 07.12 в другое время, то Вам необходимо найти однокурсника, готового обменяться с Вами временными слотами. После взаимного согласия на обмен и Вам, и однокурснику необходимо заполнить [https://forms.gle/t57UjTNfoDAzGyvh8 форму] (до 23:59 05.12);
* Если Вы по каким-либо причинам (которые не могут быть рассмотрены официально учебным офисом, как уважительные) не сможете присутствовать 07.12 очно, но могли бы присутствовать 08.12, то заполните [https://forms.gle/t57UjTNfoDAzGyvh8 форму] с описанием причины Вашего отсутствия (до 23:59 04.12). Так как 08.12 число свободных временных слотов для сдачи сильно ограничено, то, к сожалению, всем пожеланиям о переносе мы удовлетворить не сможем. Пользуйтесь данной опцией, только если действительно совершенно невозможно для Вас попасть 07.12 очно на коллоквиум.

'''Материалы для подготовки:'''
# [https://disk.yandex.ru/i/_P5WMbWbWKyMKw Список определений-формулировок];
# [https://disk.yandex.ru/i/__NmIODEDgssQw Список основных вопросов на доказательство];
# [https://disk.yandex.ru/i/FgVqLGjC0AWV9w Список дополнительных вопросов на доказательство].

[https://disk.yandex.ru/i/HmbHrBAiLplzBw Конспект] определений-формулировок от Артёма Агеева. За возможные ошибки/неточности/опечатки преподаватели и ассистенты ответственности не несут.

'''Формат проведения:'''

'''Этап 1 (2 балла):''' Студенту выдаётся 5 определений/формулировок из списка, на написание которых даётся 10 минут, после чего один из принимающих проверяет результат (максимум 5 минут на проверку). Если результат меньше 4 (из 5), то коллоквиум завершается с оценкой 0. Если результат не меньше 4, то студент переходит на следующий этап, получив за этап 1 оценку N-3, где N — число отвеченных верно определений/формулировок.

Для студентов, набравших от 70% баллов за теоретические минимумы: если результат меньше 2 (из 5), то коллоквиум завершается с оценкой 0, иначе студент переходит на следующий этап с оценкой min(2, N-1). Если студент набрал от 80% баллов за теоретические минимумы, то за этап 1 он автоматически получает 2 балла, сразу переходя к следующему этапу.

'''Этап 2 (6 баллов):''' Студент вытягивает билет с 2 вопросами из списка основных вопросов на доказательство. На написание вопросов студенту даётся 20 минут, после чего начинается опрос принимающим (максимум 25 минут на опрос). За каждый основной вопрос можно получить 0-1-2-3 балла. Если студент по итогам 1 и 2 этапа набирает 7 или 8 баллов, то он имеет право перейти на следующий этап.

'''Этап 3 (2 балла):''' Студент вытягивает билет с 1 вопросом из списка дополнительных вопросов на доказательство. На написание этого вопроса студенту даётся 20 минут, по истечении которых начинается опрос принимающим. За дополнительный вопрос можно получить 0-0.5-1-1.5-2 балла.

== Контрольная работа ==
Контрольная работа по теории вероятностей пройдёт '''17.10.23''' на паре с '''13:00 до 14:20'''.

Контрольная работа будет состоять из не более чем 5 задач по темам, которым были посвящены семинарские листки 1-7 и домашние задания 1-5.

Все студенты пишут КР очно, даже 228 группа. На контрольной можно пользоваться только собственными знаниями и пишущей ручкой.

Разбивка групп по аудиториям следующая (аудитории должны быть указаны в РУЗ):
* 225 — ауд. R505
* 226 — ауд. R208
* 229 — ауд. R506
* часть 228 — ауд. G108
* 227+2210 + часть 228 — ауд. R405 ([https://docs.google.com/spreadsheets/d/1_LRLtuMrJzNVEIBm3ZAtu6X6zIUXPWZnMreRZYmXtlg/edit#gid=0 ссылка] на список студентов из 228, которым нужно будет пройти в аудиторию R405).

Переводники с пилота идут в аудиторию с той группой, в чьей табличке с результатами на вики они указаны. Просьба всем проверить, что они имеются в наличии в данной табличке.

Консультация к КР (aka "час с лектором") прошла 14.10 (16:20-17:40). Разбор КР прошёл 17.11 (18:00-20:00). Материалы смотрите в разделе '''Консультации'''.

=== Ведомость с проверкой КР ===

'''Критерии проверки:''' [https://docs.google.com/document/d/1JNJEpaVF3kYi4z2y-fgl6TR9sMYiCzz1F_uRk5JS4Bo/edit?usp=sharing тык].

{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1zb-6yFRUIBAxK5dAfrMvU5QAIbNDbJ2pd4OySQU65dE/edit#gid=0 225] !! [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1zb-6yFRUIBAxK5dAfrMvU5QAIbNDbJ2pd4OySQU65dE/edit#gid=630149714 226] !! [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1zb-6yFRUIBAxK5dAfrMvU5QAIbNDbJ2pd4OySQU65dE/edit#gid=16262192 227] !! [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1zb-6yFRUIBAxK5dAfrMvU5QAIbNDbJ2pd4OySQU65dE/edit#gid=579298025 228] !! [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1zb-6yFRUIBAxK5dAfrMvU5QAIbNDbJ2pd4OySQU65dE/edit#gid=1973323237 229] !! [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1zb-6yFRUIBAxK5dAfrMvU5QAIbNDbJ2pd4OySQU65dE/edit#gid=402361718 2210]
|}

== Теоретические минимумы ==
Проверку теоретических минимумов осуществляет [https://t.me/alexis852 Алишер Асланов].

Выставленные баллы являются окончательными, апелляции не предусмотрены. Общий критерий проверки таков: 1 ставится за верный ответ и верное обоснование (в частности, 0 можно получить, если обоснования нет, или оно содержит ошибки/является недостаточно формальным).

=== Ведомость с проверкой ===

{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1IANy4xC3PlVgQK86rLhgbt19WQks-rMpBetz9OIYjkI/edit#gid=1872081500 225] !! [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1IANy4xC3PlVgQK86rLhgbt19WQks-rMpBetz9OIYjkI/edit#gid=2036520802 226] !! [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1IANy4xC3PlVgQK86rLhgbt19WQks-rMpBetz9OIYjkI/edit#gid=736261841 227] !! [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1IANy4xC3PlVgQK86rLhgbt19WQks-rMpBetz9OIYjkI/edit#gid=341060969 228] !! [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1IANy4xC3PlVgQK86rLhgbt19WQks-rMpBetz9OIYjkI/edit#gid=1421582743 229] !! [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1IANy4xC3PlVgQK86rLhgbt19WQks-rMpBetz9OIYjkI/edit#gid=933307964 2210]
|}

# [https://disk.yandex.ru/i/-k3QK5ysGaIsVw Теорминимум №1].
# [https://disk.yandex.ru/i/omYX1IBror-P2w Теорминимум №2].
# [https://disk.yandex.ru/i/fDwVpYF5YwU63w Теорминимум №3].
# [https://disk.yandex.ru/i/G1YuzWmYMqw5YA Теорминимум №5].

== Консультации ==
* 30.09.23 (16:20-17:40) — '''Консультация по комбинаторике''' (подготовил: Родион Черномордин): [https://disk.yandex.ru/i/BrWi4JXlxZm6Xw запись].

* 12.10.23 (19:00-21:00) — '''Консультация по ДЗ1-3''' (подготовила: Саша Иевлева).

* 14.10.23 (16:20-17:40) — '''"Час с лектором"''' (консультация к кр): [https://disk.yandex.ru/i/0Bs0Z_lLPb6CGg запись], [https://disk.yandex.ru/i/A4wVUTkajidd2w материалы].

* 08.11.23 (21:00-22:30) — '''Консультация по многомерным интегралам от Никиты Сергеевича''': [https://disk.yandex.ru/i/jKAuc5oIPNPFdg запись], [https://disk.yandex.ru/i/MpTUqEBCg8n5zg материалы].

* 17.11.23 (18:00-20:00) — '''Разбор контрольной работы''' (подготовил: Алишер Асланов): [https://disk.yandex.ru/i/N8a0FdUShD6yxQ запись], [https://disk.yandex.ru/i/iBevu4FWBhUwEw слайды].

* 22.11.23 (19:00-21:00) — '''Консультация по ДЗ4-6''' (подготовил: Андрей Грузицкий).

== Литература ==
=== Учебники ===
* Феллер В. Введение в теорию вероятностей и её приложения. [https://www.dropbox.com/s/pygqjaxss53d7wa/%D0%A4%D0%B5%D0%BB%D0%BB%D0%B5%D1%80%20%D0%92.%20-%20%D0%92%D0%B2%D0%B5%D0%B4%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5%20%D0%B2%20%D1%82%D0%B5%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%8E%20%D0%B2%D0%B5%D1%80%D0%BE%D1%8F%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%B9%20%D0%B8%20%D0%B5%D0%B5%20%D0%BF%D1%80%D0%B8%D0%BB%D0%BE%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F.%20%D0%A2%D0%BE%D0%BC%201.djvu?dl=0 Том 1], [https://www.dropbox.com/s/1j5b4goj80psef4/%D0%A4%D0%B5%D0%BB%D0%BB%D0%B5%D1%80%20%D0%92.%20-%20%D0%92%D0%B2%D0%B5%D0%B4%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5%20%D0%B2%20%D1%82%D0%B5%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%8E%20%D0%B2%D0%B5%D1%80%D0%BE%D1%8F%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%B9%20%D0%B8%20%D0%B5%D0%B5%20%D0%BF%D1%80%D0%B8%D0%BB%D0%BE%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F.%20%D0%A2%D0%BE%D0%BC%202.djvu?dl=0 Том 2].
* Ширяев А.Н. Вероятность. [https://www.dropbox.com/s/95onm1z0l8u3oy1/%D0%A8%D0%B8%D1%80%D1%8F%D0%B5%D0%B2%20%D0%90.%D0%9D.%20-%20%D0%92%D0%B5%D1%80%D0%BE%D1%8F%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C-1.pdf?dl=0 Том 1], [https://www.dropbox.com/s/7max7m8rka3ko06/%D0%A8%D0%B8%D1%80%D1%8F%D0%B5%D0%B2%20%D0%90.%D0%9D.%20-%20%D0%92%D0%B5%D1%80%D0%BE%D1%8F%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C-2.pdf?dl=0 Том 2].

=== Задачники ===
* Севастьянов Б.А., Чистяков В.П., Зубков А.М. Сборник задач по теории вероятностей. [https://www.dropbox.com/s/be3yf4mi918smqh/%D0%97%D1%83%D0%B1%D0%BA%D0%BE%D0%B2%20%D0%90.%D0%9C.%2C%20%D0%A1%D0%B5%D0%B2%D0%B0%D1%81%D1%82%D1%8C%D1%8F%D0%BD%D0%BE%D0%B2%20%D0%91.%D0%90.%2C%20%D0%A7%D0%B8%D1%81%D1%82%D1%8F%D0%BA%D0%BE%D0%B2%20%D0%92.%D0%9F.%20-%20%D0%A1%D0%B1%D0%BE%D1%80%D0%BD%D0%B8%D0%BA%20%D0%B7%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%20%D0%BF%D0%BE%20%D1%82%D0%B5%D0%BE%D1%80%D0%B8%D0%B8%20%D0%B2%D0%B5%D1%80%D0%BE%D1%8F%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%B9.pdf?dl=0 Ссылка].
* Прохоров А.В., Ушаков В.Г., Ушаков Н.Г. Задачи по теории вероятностей. [https://www.dropbox.com/s/z1yjxmv407ygs0l/%D0%9F%D1%80%D0%BE%D1%85%D0%BE%D1%80%D0%BE%D0%B2%20%D0%90.%D0%92.%2C%20%D0%A3%D1%88%D0%B0%D0%BA%D0%BE%D0%B2%20%D0%92.%D0%93.%2C%20%D0%A3%D1%88%D0%B0%D0%BA%D0%BE%D0%B2%20%D0%9D.%D0%93.%20-%20%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8%20%D0%BF%D0%BE%20%D1%82%D0%B5%D0%BE%D1%80%D0%B8%D0%B8%20%D0%B2%D0%B5%D1%80%D0%BE%D1%8F%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%B9.djvu?dl=0 Ссылка].
* Ширяев А.Н. Задачи по теории вероятностей. [https://www.dropbox.com/s/lafej3meebsqk1l/%D0%A8%D0%B8%D1%80%D1%8F%D0%B5%D0%B2%20%D0%90.%D0%9D.%20-%20%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8%20%D0%BF%D0%BE%20%D1%82%D0%B5%D0%BE%D1%80%D0%B8%D0%B8%20%D0%B2%D0%B5%D1%80%D0%BE%D1%8F%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%B9.pdf?dl=0 Ссылка].

Theory of Computation 2023

2023-09-12T14:53:52Z

РќРёРєРёС‚Р° Р›СѓРєСЊСЏРЅРµРЅРєРѕ:

= Classes =

Lectures: Tuesday 18:10 - 19:30 in Pokrovkaya N509 and in [https://us02web.zoom.us/j/82300259484?pwd=NWxXekxBeE5yMm9UTmwvLzNNNGlnUT09 zoom] by [https://www.hse.ru/en/org/persons/160550073 Bruno Bauwens]

Seminars: Tuesday 19:40 - 21:00 in Pokrovkaya N509 and on [https://meet.google.com/ber-yzns-hxz google.meet] by [https://www.hse.ru/en/org/persons/225553845 Nikita Lukianenko]

Telegram group for announcements and discussions [https://t.me/+foPH7ibnH1gwNjc0 invite link.] The course is similar to [http://wiki.cs.hse.ru/Theory_of_Computation_2022 last year's one]

= Dates and Deadlines =

Homeowork: every 2 weeks, before the lecture at 17h30. Submit in pdf or fotos of handwritten text in [https://classroom.google.com/c/NjIwOTk0NTM2NzE5 google classrooms], code l4uhnyi. Results (link will be here). For questions about grading, contact [https://t.me/ivanashev Yaroslav Ivanashev].

Tasks are in the seminar sheets.
Seminars 1 and 2 on 19.09,
seminars 3 and 4 on 03.10,
seminars 5 and 6 on 17.10,
seminars 7 and 8 on 07.11,
seminars 9 and 10 on 21.11,
seminars 11 and 12 on 05.12.

Colloquium: 12.12 at the time of the lecture. Rules and questions from [https://www.dropbox.com/s/sk6df3zl4sxehwz/col.pdf?dl=0 last year]

Exam: Between 21.12 and 30.12. You may use Sipser's book and the books below.

= Course Materials =

The main reference is Sipser's book "Introduction to the theory of computation", chapters 3, 4, 7–10.

For students abroad: the first 5 lectures are covered in chapters 3, 4, 7 and 9.1. Other lectures will be recorded. See also recordings of [http://wiki.cs.hse.ru/Theory_of_Computation_2021 previous year].

If you need some background in math, consider these two sources: 
[http://www.cs.elte.hu/~lovasz/dmbook.ps Lecture notes: Discrete Mathematics], L. Lovasz, K. Vesztergombi 
[http://rubtsov.su/public/DM-HSE-Draft.pdf Лекции по дискретной математике] (черновик учебника, in Russian)

{| class="wikitable"
|-
! Rec !! Summary !! Problem list
|-
|| [https://www.youtube.com/watch?v=XcApxCiymew 05.09] || Turing machines, multitape Turing machines, connection between them. Universal Turing machine. Examples. Time and space complexity. Complexity classes P, PSPACE, EXP. || [https://www.dropbox.com/scl/fi/p4otqrkt3v646iei0olju/prob_01.pdf?rlkey=o2m60d68oqmcivsvc1d02cz8z&dl=0 problem list 1]update 05.09
|-
|-
|| 12.09 || Time and space hierarchy theorems. Time and space constructible functions. || [https://www.dropbox.com/scl/fi/c6y2bv8ur32mc725goxih/prob_02.pdf?rlkey=j7tiw1byfoipod7oys24j9fon&dl=0 problem list 2]
|-
|| 19.09 || Complexity class NP. Examples. Polynomial reductions. NP-hardness and NP-completeness. ||
|-
|| 26.09 || Non-deterministic TMs. Another definition of NP. Proving NP-hardness by reduction from an NP-complete problem. Examples of NP-complete problems. HAMPATH is NP-complete ||
|-
|| 03.10 || Circuit complexity. Classes AC^i, NC^i, P/poly. All functions are computed by circuits. Existence of functions with exponential circuit complexity. NC1 = Boolean formulas of polynomial size. P is in P/poly. Addition in AC0. Multiplication is in NC1. [https://www.dropbox.com/s/0qnyl552qvplc0e/Acirctuis.pdf?dl=0 circuit_notes.pdf] ||
|-
|| 10.10 || Classes L, NL, PSPACE and NPSPACE. Inclusions between P, NP, and PSPACE. Cook–Levin theorem, NP-completeness of: subsetsum, set-splitting, 3-colorability and exactly 1-in-3 SAT. ||
|-
|| 17.10 || Directed Reachability is in SPACE(log^2 n). TQBF problem, its PSPACE-completeness. PSPACE = NPSPACE. NSPACE(s(n)) is in SPACE(s(n)^2) for space constructible s. PSPACE completeness of generalized geography. ||
|-
||31.10 || Oracle computation definitions. There exists an oracle ''A'' for which P''A'' = NP''A''. There is an oracle B such that P''B'' is not equal to NP''B''. ||
|-
|| 07.11 || Probabilistic computation. Probabilistic machines, the class BPP, invariance of the definition BPP for different thresholds, RP, coRP, PP, ZPP. BPP is in P/poly. Most of it is also [https://www.youtube.com/watch?v=YSMgVbOqB-8&list=PLm3J0oaFux3YL5vLXpzOyJiLtqLp6dCW2&index=23 here]||
|-
|| 14.11 || Streaming algorithms: finding the majority element, computation of the number of different elements  in logarithmic space. See Chapts 6.1-6.2 in [https://home.ttic.edu/~avrim/book.pdf foundations of datascience] by Avrim Blum and others. Another nice chapter in [http://theory.stanford.edu/~tim/w15/l/l1.pdf Tim Roughgarden's lecture notes] ||
|-
|| 21.11 || More streaming algorithms: calculation F_0 moments, Hash functions, finding the frequent items in streams of data: SpaceSaving. Lower bounds using communication complexity.||
|-
|| 28.11 || Parameterized complexity the classes FPT and XP. Kernelization. Examples for vertex cover and k-paths problem. Lower bounds using exponential time hypothesis. [https://www.dropbox.com/s/zzzaulpmzql7x7u/parameterizedComplexity.pdf?dl=0 presentation]. ||
|-
|| 05.12 || FPT algorithms for feedback vertex set and k-path problem, linear programming kernel for vertex cover, graph algorithms with bounded treewidth. ||
|-
|| 12.12 || Colloquium
|-
|| 12.19 || Approximation algorithms and complexity of clustering. Approximation hardness. [https://www.dropbox.com/s/wvtcsl6crkj8zeq/tc-12-approximation.pdf?dl=0 Slides.] || [https://www.dropbox.com/s/37gdsbv2it8omnm/tc-sample-exam.pdf?dl=0 Sample exam]
|-
|}

= Project (for PI students) =

During the 3rd module Januari till March 2023 there are projects where you need to implement algorithms from parameterized complexity. (For example, for the vertex cover algorithm and disjoint paths problems.) A grader will check whether your algorithm reaches certain time limits.



= Additional reading =

Both books below contain a lot of extra materials and describe more recent discoveries in computational complexity. The first book has a gentle and pleasant style. The second book is a rigorous textbook for students theoretical computer science at the beginning master level.

C. Moore and S. Mertens, The nature of computation, 2011.

S. Arora and B. Barak, Computational Complexity: A Modern Approach, 2009.

This is an advanced textbook with background on parameterized algorithms.

M. Cygan, F. Fomin and 6 others, Parameterized algorithms, 2016

= Grading =

For AMI students:

Final score = 0.35 * [score homework] + 0.35 * [score colloquium] + 0.3 * [score exam] 

For PI students (the course is called "computational complexity" and takes 3 modules):

Final score = 0.25 * [score homework] + 0.25 * [score colloquium] + 0.25 * [score exam] + 0.25 * [score project] 

Some homework assignments contain extra problems. Each solution of an extra problem will give 1 extra point on the final exam. There will be around 6 extra problems.

Rounding. Only final grades are rounded. Grades above 5 are rounded up, grades below 5 are rounded down.

Autogrades. If only 4/10 is needed to get a final score of 10/10 (this may happen because of bonus points and rounding), then this will be given automatically.

= Office hours =

Bruno Bauwens: Wednesdays 13h00-16h30. Fridays 14h-20h. Better send me an email in advance.

Nikita Lukianenko:

DM1base-2022-23

2023-03-18T17:49:55Z

РќРёРєРёС‚Р° Р›СѓРєСЊСЏРЅРµРЅРєРѕ:

==ОБЪЯВЛЕНИЯ==

'''13.03.2023''' В итоговую оценку будут входить результаты 21 домашнего задания.

'''07.03.2023''' Опубликовано расписание весеннего коллоквиума (см. ниже).

'''22.02.2023''' Опубликованы программа и правила проведения весеннего коллоквиума (см. ниже).

'''17.02.2023''' В условии задачи Д20-3 исправлена опечатка (верхний предел суммирования заменен на 5).

'''10.02.2023''' '''Внимание: перенос лекции!''' На следующей неделе лекция будет в понедельник, 13.02, начало 16:20. Аудитория R405.

'''08.02.2023''' Опубликовано расписание пересдачи комиссии 10.02. Подробнее см. ниже.

'''01.02.2023''' '''Для тех, кто готовится к пересдаче комиссии (10.02, начало 16:20):''' напоминаем, что пересдача комиссии происходит в устном формате. Поэтому, как и на коллоквиуме, при подготовке ответа не разрешается использовать никакие источники (ни электронные, ни бумажные). В отдельных маловероятных случаях, при ответе на технически сложный вопрос члены комиссии могут разрешить заполнить пробелы в рассуждении с помощью бумажных источников, если общая идея ответа рассказана удовлетворительно.

'''21.01.2023''' Начал выкладывать черновые конспекты лекций. (См. ниже в разделе Материалы курса.)

'''09.01.2023''' В условии задачи Д14-3 исправлена опечатка.

'''29.12.2022''' Опубликованы решения задач экзамена 23.12 и критерии проверки. Результаты экзамена также открыты, см. ссылку ниже.

'''18.12.2022''' Опубликована информация об экзамене. Он будет 23.12.2022, подробности см. ниже.

'''12.12.2022''' Обратите внимание: в задаче Д13.5 была опечатка (сейчас исправлена). Множество [11] состоит из 11 элементов 0,1, 2, ..., 9, 10, а не так, как было написано. На сложность решения это не влияет, но число в ответе другое получится. Если еще не поздно, пересчитайте для такого множества.

'''26.11.2022''' Консультация перед зимним коллоквиумом будет 05.12 (понедельник), 18:10-19:30. Консультация будет онлайн, [https://us06web.zoom.us/j/85644676778?pwd=dXFMbG4zanU0YzRVRGJHT1NEd1cvZz09 ссылка]

'''19.11.2022''' Опубликованы программа и правила проведения зимнего коллоквиума (10.12, ауд. 401).

'''12.10.2022''' Задача Д6.4 некорректная. Она снимается из домашнего задания. В нем будет всего шесть задач.

'''21.09.2022''' Задача ДЗ2.4 оказалась слишком трудной. Она снимается из оценки (считаем, что в ДЗ2 всего 7 задач). Упрощенный вариант этой задачи включен в ДЗ3 (задача 8). Просьба к тем, кто считает, что привёл правильное решение задачи ДЗ2.4 сдать его ещё раз в домашнем задании 3.

== Контрольные мероприятия ==

=== Программа и правила проведения весеннего коллоквиума 2023 года (18.03, суббота, ауд. R206 с 14:30 до 21:00; R201 с 11:00 до 21:00) ===

[https://www.dropbox.com/s/iyy01nlu3gshgpr/colloq-base23s.pdf?dl=0 Программа и правила проведения коллоквиума-2 (основной поток)] '''Важное замечание:''' в программу коллоквиума вошли не все темы курса. Нужно иметь в виду, что письменный экзамен в конце третьего модуля будет содержать задачи '''по всем темам''', курса (в основном по темам 3 модуля).

'''Правила проведения коллоквиума (копия из программы).''' Коллоквиум проходит в виде беседы преподавателя со студентом, в которой студент рассказывает ответы на вопросы билета, а преподаватель имеет возможность по ходу рассказа задавать уточняющие вопросы. Вопросы в билете будут об известных заранее студентам определениях, доказательствах или решениях задач. Поэтому, получив билет, студент имеет возможность подготовиться к беседе в течение недолгого времени (примерно 40 минут).

Всего в каждом билете будет 4 вопроса.

Первый вопрос - проверка знания определений и формулировок теорем из курса.

Далее будут три вопроса: на проверку понимания логических связей между определениями и утверждениями из курса (в ответах на эти вопросы требуется также привести полные формулировки относящихся к ним определений или формулировок теорем), на проверку умения рассказать доказательство утверждения из курса или решение заранее известной задачи. Порядок этих вопросов зависит от их трудности (см. ниже правило формирования оценки).

Во время подготовки и ответа не разрешается использование дополнительных источников, в электронной или бумажной форме. Ответ должен быть самостоятельным, не разрешается консультироваться по поводу ответа с другими людьми. По правилам НИУ ВШЭ при обнаружении нарушений правил коллоквиума результатом коллоквиума станет 0 баллов и будет подана служебная записка о нарушении академических норм.

Оценка за коллоквиум формируется следующим образом. Полный ответ на вопрос с номером N даёт N баллов. В случае неполных ответов преподаватель может поставить частичную оценку за вопрос (от 0 до N). Далее эти оценки суммируются. Оценка за коллоквиум получается округлением полученной оценки. Правило округления оставляется на усмотрение преподавателя (возможно как округление 5.3 до 6, так и округление 7.9 до 7).

'''Коллоквиум будет идти с 11:00 до 21:00 в аудиториях R201, R206.''' Студенты из разных групп приглашаются на разное время согласно расписанию:

Группы 222ЭАД, 2211ПМИ: R201, с 11:00.

Группы 221ЭАД, 227ПМИ: R201, с 12:30.

Группа 229ПМИ: R201, с 14:00.

Группа 223ЭАД: R206, с 14:45.

Группа 228ПМИ: R201, с 16:00.

Группа 2210ПМИ: R206, с 16:00.

Группа 226ПМИ: R201, с 17:30.

Группа 2212ПМИ: R206, с 17:30.

=== Пересдача комиссии 10.02.2023 (пятница), ауд. D511 ===

[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1-sTBuSPQocipN6gOa1Yi22QODfjQyKBJ/edit?usp=sharing&ouid=107086670525368017252&rtpof=true&sd=true '''Оценки будут выставлены после завершения пересдачи. Посмотреть их можно по этой ссылке, лист Комиссия 10.02''']

Из-за большого количества желающих приём будет происходить в несколько заходов. Ниже приводится расписание пересдачи.

'''Важно!''' Если вы есть в этом списке, это еще не значит, что вам нужно сдавать пересдачу комиссии по дискретной математике!! Возможно, вас уже отчислили из-за проблем с другими предметами. '''Уточняйте свой статус в учебном офисе.'''

* '''К 16:20 приглашаются:'''

Атанасоска София

Иванникова Анастасия Игоревна

Ле Тьи Тхань Лам

Махмудов Абдула Султанмурадович

Милюта Мария

Мсрян Нвер

Стародубова Дарья

Суровец Василий Владимирович

Хугаева Дана Артуровна

Цаллагова Полина Сергеевна

Щербаков Савва Вячеславович

Яцук Александр Александрович

* '''К 18:10 приглашаются:'''

Абрашин Егор Денисович

Афтаб Мария Сохеловна

Гусева Людмила

Дзауров Кили (онлайн)

Ермашов Владимир Александрович

Запрягаева Влада Юрьевна

Кушкумбаев Арман Куаншкалиевич

Лопес Пуиг Марк

Мурзова Софья

Танирбергенова Аружан Ермековна

Царенко Сергей Геннадьевич

* '''К 19:30 приглашаются:'''

Абабков Даниил

Киргизбаев Рустам Фарходович

Лам Ка Нам

Маратов Мирас

Муродзода Эмомалиджон

Нгуен Куанг Винь

Портнов Илья Александрович (письм. экз.)

Удрас Артём Дмитриевич

Яковицкий Макар Павлович

=== Зимний экзамен 2022 года ===

[https://www.dropbox.com/s/8w6if03wmt2bpts/sol221223base.pdf?dl=0 Решения задач экзамена 23.12 и критерии проверки]. Перед показом работ настоятельно советуем ознакомиться с критериями. Они покрывают не все возможные случаи, но большинство. В остальных случаях решения принимались по аналогичным соображениям.

[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1-sTBuSPQocipN6gOa1Yi22QODfjQyKBJ/edit?usp=sharing&ouid=107086670525368017252&rtpof=true&sd=true Результаты экзамена 23.12 и оценки за первый семестр] Задачи оценивались от 0 до 4 очков. Оценка за экзамен - в столбце I, оценка за семестр - в столбце M.

'''ВАЖНО:''' Во время экзамена не разрешается использование электронных устройств (телефоны, планшеты, ноутбуки, умные часы и т.п.) и разрешается использование бумажных: книги, конспекты и т.п.

Дата и время: '''23.12.2022 (пятница), 16:20-17:50'''.

Аудитории:

'''R201:''' группы 226ПМИ, 2210ПМИ, 2211ПМИ, 2212ПМИ

'''R301:''' группы 227ПМИ, 228ПМИ, 223ЭАД

'''R503:''' группы 221ЭАД, 229ПМИ

'''R406:''' группа 222ЭАД

'''ВАЖНО:''' будьте готовы к тому, что вас могут попросить перейти в другую аудиторию или пересесть на другое место для более равномерной рассадки.

'''Показ работ''' будет 30.12.2022, 13:00-15:00. Ауд. M303.

=== Программа и правила проведения зимнего коллоквиума 2022 года (10.12, суббота, ауд. 401) ===

[https://drive.google.com/file/d/1EK3Rk4uA--zfc1l6obPmxkxWE5QkaopM/view?usp=share_link Программа и правила проведения коллоквиума (основной поток)] '''Важное замечание:''' в программу коллоквиума вошли не все темы, изучавшиеся в 1-2 модулях. Нужно иметь в виду, что письменный экзамен в конце второго модуля будет содержать задачи '''по всем темам''', изученным в 1-2 модулях.

'''Правила проведения коллоквиума (копия из программы).''' Коллоквиум проходит в виде беседы преподавателя со студентом, в которой студент рассказывает ответы на вопросы билета, а преподаватель имеет возможность по ходу рассказа задавать уточняющие вопросы. Вопросы в билете будут об известных заранее студентам определениях, доказательствах или решениях задач. Поэтому, получив билет, студент имеет возможность подготовиться к беседе в течение недолгого времени (примерно 30 минут).

Всего в каждом билете будет 4 вопроса.

Первые два вопроса - проверка знания определений и формулировок теорем из курса. Последние два - проверка умения рассказать доказательство утверждения из курса или решение заранее известной задачи.

Во время подготовки и ответа не разрешается использование дополнительных источников, в электронной или бумажной форме. Ответ должен быть самостоятельным, не разрешается консультироваться по поводу ответа с другими людьми. По правилам НИУ ВШЭ при обнаружении нарушений правил коллоквиума результатом коллоквиума станет 0 баллов.

Оценка за коллоквиум формируется следующим образом. Полный ответ на вопрос с номером N даёт N баллов. В случае неполных ответов преподаватель может поставить частичную оценку за вопрос (от 0 до N). Далее эти оценки суммируются. Оценка за коллоквиум получается округлением полученной оценки. Правило округления оставляется на усмотрение преподавателя (возможно как округление 5.3 до 6, так и округление 7.9 до 7).

'''Коллоквиум будет идти с 11:00 до 21:00.''' Студенты из разных групп приглашаются на разное время согласно расписанию:

Группы 227ПМИ, 228ПМИ: с 11:00.

Группа 229ПМИ: с 13:00.

Группа 2210ПМИ: с 14:00.

Группы 226ПМИ, 2211ПМИ: с 15:00.

Группы 2212ПМИ, 221ЭАД: с 17:00.

Группы 222ЭАД, 223ЭАД: с 18:00.

== Общая информация о курсе Дискретная математика, основной поток ПМИ + ЭАД, 1 курс==

=== Преподаватели и ассистенты===

Лекции: Михаил Николаевич Вялый

'''Группы ПМИ'''

{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! Группа !! Преподаватель !! Учебный(-е) ассистент(-ы)
|-
|| 226 || Михаил Валерьевич Валинкин || Арсений Алексеевич Абрамов
|-
|| 227 || Михаил Николаевич Вялый || Алексей Михайлович Носов
|-
|| 228 || [https://t.me/TurtlePU Павел Павлович Соколов] || [https://t.me/NanamyYu Лиза Шатская]
|-
|| 229 || Никита Сергеевич Лукьяненко || Игорь Иванович Демушкин
|-
|| 2210 || Анна Тиграновна Енгоян || Александра Игоревна Ульянова
|-
|| 2211 || Алина Эдуардовна Хузиева || Артём Вячеславович Парфенов
|-
|| 2212 || Анна Тиграновна Енгоян || Данила Русланович Кульпанович
|}

'''Группы ЭАД'''

{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
|| 221 || Алина Эдуардовна Хузиева|| Азамат Кемал
|-
|| 222 || Алина Эдуардовна Хузиева || Пономарчук Анна Сергеевна
|-
|| 223 || Михаил Валерьевич Валинкин ||Агаев Мурад Хаял оглы
|}

===Правила оценивания===

Элементы контроля в курсе: домашние задания (еженедельно), коллоквиумы (2), экзамены (письменные, 2).

Вес коллоквиумов в итоговой оценке 30%, промежуточного экзамена 20%, итогового 30%, домашних заданий 20%.

Промежуточная оценка выставляется по фактически проведенным в 1-2 модулях контрольным мероприятиям с весами: коллоквиум 30%, промежуточный экзамен 40.1%, домашние задания 29.9%. Состав домашних заданий, учитываемых в промежуточной оценке определяется ситуативно. Точный состав объявляется перед проведением коллоквиума в конце 2 модуля.

Предварительная оценка за домашнее задание пропорциональна доле решенных задач (с учетом неполных решений, за которые выставляется неполный балл).

Для проверки остаточных знаний по темам домашних заданий могут применяться два способа.
Первый способ: выборочная защита (устная беседа) по решенным (хотя бы частично) задачам. В случае если студент не может ответить на ключевые вопросы по решению задачи или сформулировать используемые при решении задач теоремы и определения, преподаватель уменьшает предварительную оценку за домашнее задание на 50%. При неудаче ответа по двум задачам оценка за домашнее задание обнуляется. Второй способ: самостоятельная работа на семинаре (длительность — 20-30 минут, задание из двух задач, аналогичных задачам из домашнего задания). Окончательная оценка за такое домашнее задание получается умножением предварительной оценки на долю решенных на самостоятельной работе задач. Выбор способа проверки остаточных знаний оставляется на усмотрение преподавателей и происходит после того, как домашнее задание сдано и проверено.

В вычислениях текущие оценки и промежуточные величины не округляются. Результат вычисляется точно и округляется только в момент выставления промежуточной и итоговой оценок. При выставлении итоговой и промежуточных оценок используется следующее правило округления: между 1 и 5 округление вниз, между 5 и 6 округление арифметическое, а в остальных случаях округление вверх. Т.е. 3,92 округляется до 3; 5,48 - до 5; 5,54 - до 6; 7,12 - до 8.

'''Пересдачи.''' Первая пересдача проводится как письменный экзамен (промежуточный или итоговый).
На второй пересдаче комиссии правила другие. Она проводится в форме очной устной беседы. Студенту дается несколько вопросов, возможны также дополнительные вопросы. Основная цель — понять, можно ли студенту засчитать курс. Поэтому основные вопросы сравнительно простые и ориентированы на возможность поставить удовлетворительную оценку за курс. Для получения хорошей или отличной оценки заведомо требуются дополнительные вопросы.

== Результаты ==

В файлах по ссылкам содержатся

* Оценки за домашние задания, на каждое свой лист (окончательный результат - в столбце "И-оценка". Он нулевой, если в столбце "защита/с-р" стоит 0.)
По поводу защит домашних заданий обращайтесь к своим преподавателям.

* Оценки коллоквиумов и экзаменов (на листе "итог") по мере их появления.

* Промежуточные и итоговые оценки за курс (имеют смысл после сдачи коллоквиумов и экзаменов).

{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! '''[https://www.dropbox.com/s/xlxyjn7mmfi2zdd/226.xls?dl=0 226 группа ПМИ]'''
! '''[https://www.dropbox.com/s/i3489osln6cqc82/227.xls?dl=0 227 группа ПМИ]'''
! '''[https://www.dropbox.com/s/yeniyem8ls0xv3i/228.xls?dl=0 228 группа ПМИ]'''
! '''[https://www.dropbox.com/s/p032xcvr50euue2/229.xls?dl=0 229 группа ПМИ]'''
! '''[https://www.dropbox.com/s/yp8b5h3gq4uzbjp/2210.xlsx?dl=0 2210 группа ПМИ]'''
! '''[https://www.dropbox.com/s/7ye00juc391n5t0/2211.xlsx?dl=0 2211 группа ПМИ]'''
! '''[https://www.dropbox.com/s/0zhjvjqx9ef60aj/2212.xlsx?dl=0 2212 группа ПМИ]'''
! '''[https://www.dropbox.com/s/8fkmh9r0se6fl8c/221.xls?dl=0 221 группа ЭАД]'''
! '''[https://www.dropbox.com/s/5xb603h4q9gkuli/222.xls?dl=0 222 группа ЭАД]'''
! '''[https://www.dropbox.com/s/pkef7nxi0rgg61v/223.xls?dl=0 223 группа ЭАД]'''
|}

== Материалы курса ==

 

* [https://publications.hse.ru/mirror/pubs/share/direct/393719078.pdf Черновик учебника.] В этой книге излагается почти всё, что будет в курсе (за исключением задач - те меняются чаще, чем пишутся книги). Как нетрудно догадаться, мы рекомендуем читать эту книгу (окончательный вариант есть на бумаге - издан издательством ВШЭ, см. ниже).

* [https://www.dropbox.com/s/mtz7cr733731y4r/DMlec-base.pdf?dl=0 Конспекты лекций.] В этом файле будут собираться конспекты лекций. '''Обратите внимание:''' файл будет обновляться по мере чтения лекций, ссылка останется той же самой.

* [https://www.dropbox.com/s/yque81ke5d4c7ve/DMlec-base-draft.pdf?dl=0 Черновик 24 лекции]. '''Может отличаться от реальной лекции!''' Однако многие просили выкладывать такие черновики. Если не боитесь запутаться между предварительным текстом и рассказом на лекции - пользуйтесь.

* [https://www.dropbox.com/s/8pty3rnim1ieewv/lect01-10.zip?dl=0 Исходные файлы первых 10 лекций (покрывают программу зимнего коллоквиума)]

* [https://www.dropbox.com/s/h07r00bydqet5rr/lect01-22.zip?dl=0 Исходные файлы первых 22 лекций (программа весеннего коллоквиума - лекции 11 - 21)]

* Ниже приводится списки задачи для разбора в классе и домашние задания. По ссылке "Занятие <номер занятия> (pdf)" содержатся и задачи для разбора в классе, и задачи домашнего задания в виде pdf файла. По ссылке "Занятие <номер занятия> (tex)" содержатся те же материалы в виде TeXовского исходника. Для компиляции нужен [https://www.dropbox.com/s/43iml9cgy8bpvnw/preamble.sty?dl=0 файл preamble.sty].

{| class="wikitable"
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/m7x313638qvzmxm/cw01base22.pdf?dl=0 Занятие 1 (pdf)] || [https://www.dropbox.com/s/40ow494rwo31kwz/cw01base22.tex?dl=0 Занятие 1 (tex)]
|| [https://www.dropbox.com/s/x9ixltc0e5ieqpn/cw02base22.pdf?dl=0 Занятие 2 (pdf)] || [https://www.dropbox.com/s/dml3yiiyiwafajn/cw02base22.tex?dl=0 Занятие 2 (tex)]
|| [https://www.dropbox.com/s/0k59igpfoigrgug/cw03base22.pdf?dl=0 Занятие 3 (pdf)] || [https://www.dropbox.com/s/8b05756mmtzr5j1/cw03base22.tex?dl=0 Занятие 3 (tex)]
|| [https://www.dropbox.com/s/yfe29vi512wr6s6/cw04base22.pdf?dl=0 Занятие 4 (pdf)] || [https://www.dropbox.com/s/tevqwijwcfm04ko/cw04base22.tex?dl=0 Занятие 4 (tex)]
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/hf8dps4e75dburm/cw05base22.pdf?dl=0 Занятие 5 (pdf)] || [https://www.dropbox.com/s/y8na3439581l1pi/cw05base22.tex?dl=0 Занятие 5 (tex)]
|| [https://www.dropbox.com/s/2thak3isl3w2kvv/cw06base22.pdf?dl=0 Занятие 6 (pdf)] || [https://www.dropbox.com/s/m0s8r4gyfmzg14y/cw06base22.tex?dl=0 Занятие 6 (tex)]
|| [https://www.dropbox.com/s/dhrm54z0zmkic1t/cw07base22.pdf?dl=0 Занятие 7 (pdf)] || [https://www.dropbox.com/s/oi2uw90cn5rk3i3/cw07base22.tex?dl=0 Занятие 7 (tex)]
|| [https://www.dropbox.com/s/mza4tsrq6nqvg62/cw08base22.pdf?dl=0 Занятие 8 (pdf)] || [https://www.dropbox.com/s/ieim0hixip26t7t/cw08base22.tex?dl=0 Занятие 8 (tex)]
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/ojzwrwisdvfo08e/cw09base22.pdf?dl=0 Занятие 9 (pdf)] || [https://www.dropbox.com/s/ueatwcbnl92oxo6/cw09base22.tex?dl=0 Занятие 9 (tex)]
|| [https://www.dropbox.com/s/ojehahvy2a54gvr/cw10base22.pdf?dl=0 Занятие 10 (pdf)] || [https://www.dropbox.com/s/nh1ule7ggbuc9ao/cw10base22.tex?dl=0 Занятие 10 (tex)]
|| [https://www.dropbox.com/s/c7stkn1cwrdde5l/cw11base22.pdf?dl=0 Занятие 11 (pdf)] || [https://www.dropbox.com/s/9wo5b9fcsmq7ar5/cw11base22.tex?dl=0 Занятие 11 (tex)]
|| [https://www.dropbox.com/s/66y38cefce6k428/cw12base22.pdf?dl=0 Занятие 12 (pdf)] || [https://www.dropbox.com/s/i2a6j7l0k7g292u/cw12base22.tex?dl=0 Занятие 12 (tex)]
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/owrwk7e7gm0h107/cw13base21.pdf?dl=0 Занятие 13 (pdf)] || [https://www.dropbox.com/s/ewfp72haj1tuudq/cw13base21.tex?dl=0 Занятие 13 (tex)]
|| [https://www.dropbox.com/s/0jrgstsrpiog5yo/cw14base22.pdf?dl=0 Занятие 14 (pdf)] || [https://www.dropbox.com/s/lr597ehng2f611c/cw14base22.tex?dl=0 Занятие 14 (tex)]
|| [https://www.dropbox.com/s/gipnzorfx5ifnhm/cw15base22.pdf?dl=0 Занятие 15 (pdf)] || [https://www.dropbox.com/s/ns76wwxjvnlvhsj/cw15base22.tex?dl=0 Занятие 15 (tex)]
|| [https://www.dropbox.com/s/5uu62nw52k4184t/cw16base21.pdf?dl=0 Занятие 16 (pdf)] || [https://www.dropbox.com/s/xp1vgjaa4w5yjnr/cw16base21.tex?dl=0 Занятие 16 (tex)]
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/sjf46vycr1iu1a9/cw17base22.pdf?dl=0 Занятие 17 (pdf)] || [https://www.dropbox.com/s/ggid9cpwkf77qbj/cw17base22.tex?dl=0 Занятие 17 (tex)]
|| [https://www.dropbox.com/s/sht43h9lwj7f5eo/cw18base22.pdf?dl=0 Занятие 18 (pdf)] || [https://www.dropbox.com/s/vxcprg7d7fbj6cv/cw18base22.tex?dl=0 Занятие 18 (tex)]
|| [https://www.dropbox.com/s/pky55l3ybr8rwjw/cw19base22.pdf?dl=0 Занятие 19 (pdf)] || [https://www.dropbox.com/s/m5ti4o0ves6fjoc/cw19base22.tex?dl=0 Занятие 19 (tex)]
|| [https://www.dropbox.com/s/u27jgdu785pl286/cw20base22.pdf?dl=0 Занятие 20 (pdf)] || [https://www.dropbox.com/s/k185t4sv4v30qfo/cw20base22.tex?dl=0 Занятие 20 (tex)]
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/6eqyqsnen9mm9oz/cw21base22.pdf?dl=0 Занятие 21 (pdf)] || [https://www.dropbox.com/s/zvgyuq2spr6ivmb/cw21base22.tex?dl=0 Занятие 21 (tex)]
|| [https://www.dropbox.com/s/nv08zk875qjqe5m/cw22base22.pdf?dl=0 Занятие 22 (pdf)] || [https://www.dropbox.com/s/74y0zq5zjt74vtm/cw22base22.tex?dl=0 Занятие 22 (tex)]
|| [https://www.dropbox.com/s/dti0yi5oyj9axte/cw23base22.pdf?dl=0 Занятие 23 (pdf)] || [https://www.dropbox.com/s/5i55h4noq5oqyag/cw23base22.tex?dl=0 Занятие 23 (tex)]
|| [https://www.dropbox.com/s/zmxorm15bwwotwn/cw24base22.pdf?dl=0 Занятие 24 (pdf)] || [https://www.dropbox.com/s/esncldn7ltvw36i/cw24base22.tex?dl=0 Занятие 24 (tex)]
|-
|}

=== Литература ===

# М.Вялый, В.Подольский, А.Рубцов, Д.Шварц, А.Шень. Лекции по дискретной математике. Изд. Дом ВШЭ, 2021. 495 с.
# Верещагин Н.К., Шень А. - Лекции по математической логике и теории алгоритмов. Часть 1. Начала теории множеств - Московский центр непрерывного математического образования - 2008 - ISBN: 978-5-94057-321-0 - Текст электронный // ЭБС ЛАНЬ - URL: https://e.lanbook.com/book/9306
# Lovász, L., Pelikán, J., & Vsztergombi, K. (2003). Discrete Mathematics : Elementary and Beyond. New York: Springer. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=108108
# Дискретная математика. Углубленный курс: Учебник / Соболева Т.С.; Под ред. Чечкина А.В. - М.:КУРС, НИЦ ИНФРА-М, 2017. - 278 с.: - (Бакалавриат) - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/851215
# Рейнгард Дистель. Теория графов, Новосибирск: Изд-во Ин-та математики, 2002, 336 с.

DM1base-2022-23

2023-03-18T17:49:13Z

РќРёРєРёС‚Р° Р›СѓРєСЊСЏРЅРµРЅРєРѕ:

==ОБЪЯВЛЕНИЯ==

'''13.03.2023''' В итоговую оценку будут входить результаты 21 домашнего задания.

'''07.03.2023''' Опубликовано расписание весеннего коллоквиума (см. ниже).

'''22.02.2023''' Опубликованы программа и правила проведения весеннего коллоквиума (см. ниже).

'''17.02.2023''' В условии задачи Д20-3 исправлена опечатка (верхний предел суммирования заменен на 5).

'''10.02.2023''' '''Внимание: перенос лекции!''' На следующей неделе лекция будет в понедельник, 13.02, начало 16:20. Аудитория R405.

'''08.02.2023''' Опубликовано расписание пересдачи комиссии 10.02. Подробнее см. ниже.

'''01.02.2023''' '''Для тех, кто готовится к пересдаче комиссии (10.02, начало 16:20):''' напоминаем, что пересдача комиссии происходит в устном формате. Поэтому, как и на коллоквиуме, при подготовке ответа не разрешается использовать никакие источники (ни электронные, ни бумажные). В отдельных маловероятных случаях, при ответе на технически сложный вопрос члены комиссии могут разрешить заполнить пробелы в рассуждении с помощью бумажных источников, если общая идея ответа рассказана удовлетворительно.

'''21.01.2023''' Начал выкладывать черновые конспекты лекций. (См. ниже в разделе Материалы курса.)

'''09.01.2023''' В условии задачи Д14-3 исправлена опечатка.

'''29.12.2022''' Опубликованы решения задач экзамена 23.12 и критерии проверки. Результаты экзамена также открыты, см. ссылку ниже.

'''18.12.2022''' Опубликована информация об экзамене. Он будет 23.12.2022, подробности см. ниже.

'''12.12.2022''' Обратите внимание: в задаче Д13.5 была опечатка (сейчас исправлена). Множество [11] состоит из 11 элементов 0,1, 2, ..., 9, 10, а не так, как было написано. На сложность решения это не влияет, но число в ответе другое получится. Если еще не поздно, пересчитайте для такого множества.

'''26.11.2022''' Консультация перед зимним коллоквиумом будет 05.12 (понедельник), 18:10-19:30. Консультация будет онлайн, [https://us06web.zoom.us/j/85644676778?pwd=dXFMbG4zanU0YzRVRGJHT1NEd1cvZz09 ссылка]

'''19.11.2022''' Опубликованы программа и правила проведения зимнего коллоквиума (10.12, ауд. 401).

'''12.10.2022''' Задача Д6.4 некорректная. Она снимается из домашнего задания. В нем будет всего шесть задач.

'''21.09.2022''' Задача ДЗ2.4 оказалась слишком трудной. Она снимается из оценки (считаем, что в ДЗ2 всего 7 задач). Упрощенный вариант этой задачи включен в ДЗ3 (задача 8). Просьба к тем, кто считает, что привёл правильное решение задачи ДЗ2.4 сдать его ещё раз в домашнем задании 3.

== Контрольные мероприятия ==

=== Программа и правила проведения весеннего коллоквиума 2023 года (18.03, суббота, ауд. R206 с 14:30 до 21:00; R201 с 11:00 до 21:00) ===

[https://www.dropbox.com/s/iyy01nlu3gshgpr/colloq-base23s.pdf?dl=0 Программа и правила проведения коллоквиума-2 (основной поток)] '''Важное замечание:''' в программу коллоквиума вошли не все темы курса. Нужно иметь в виду, что письменный экзамен в конце третьего модуля будет содержать задачи '''по всем темам''', курса (в основном по темам 3 модуля).

'''Правила проведения коллоквиума (копия из программы).''' Коллоквиум проходит в виде беседы преподавателя со студентом, в которой студент рассказывает ответы на вопросы билета, а преподаватель имеет возможность по ходу рассказа задавать уточняющие вопросы. Вопросы в билете будут об известных заранее студентам определениях, доказательствах или решениях задач. Поэтому, получив билет, студент имеет возможность подготовиться к беседе в течение недолгого времени (примерно 40 минут).

Всего в каждом билете будет 4 вопроса.

Первый вопрос - проверка знания определений и формулировок теорем из курса.

Далее будут три вопроса: на проверку понимания логических связей между определениями и утверждениями из курса (в ответах на эти вопросы требуется также привести полные формулировки относящихся к ним определений или формулировок теорем), на проверку умения рассказать доказательство утверждения из курса или решение заранее известной задачи. Порядок этих вопросов зависит от их трудности (см. ниже правило формирования оценки).

Во время подготовки и ответа не разрешается использование дополнительных источников, в электронной или бумажной форме. Ответ должен быть самостоятельным, не разрешается консультироваться по поводу ответа с другими людьми. По правилам НИУ ВШЭ при обнаружении нарушений правил коллоквиума результатом коллоквиума станет 0 баллов и будет подана служебная записка о нарушении академических норм.

Оценка за коллоквиум формируется следующим образом. Полный ответ на вопрос с номером N даёт N баллов. В случае неполных ответов преподаватель может поставить частичную оценку за вопрос (от 0 до N). Далее эти оценки суммируются. Оценка за коллоквиум получается округлением полученной оценки. Правило округления оставляется на усмотрение преподавателя (возможно как округление 5.3 до 6, так и округление 7.9 до 7).

'''Коллоквиум будет идти с 11:00 до 21:00 в аудиториях R201, R206.''' Студенты из разных групп приглашаются на разное время согласно расписанию:

Группы 222ЭАД, 2211ПМИ: R201, с 11:00.

Группы 221ЭАД, 227ПМИ: R201, с 12:30.

Группа 229ПМИ: R201, с 14:00.

Группа 223ЭАД: R206, с 14:45.

Группа 228ПМИ: R201, с 16:00.

Группа 2210ПМИ: R206, с 16:00.

Группа 226ПМИ: R201, с 17:30.

Группа 2212ПМИ: R206, с 17:30.

=== Пересдача комиссии 10.02.2023 (пятница), ауд. D511 ===

[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1-sTBuSPQocipN6gOa1Yi22QODfjQyKBJ/edit?usp=sharing&ouid=107086670525368017252&rtpof=true&sd=true '''Оценки будут выставлены после завершения пересдачи. Посмотреть их можно по этой ссылке, лист Комиссия 10.02''']

Из-за большого количества желающих приём будет происходить в несколько заходов. Ниже приводится расписание пересдачи.

'''Важно!''' Если вы есть в этом списке, это еще не значит, что вам нужно сдавать пересдачу комиссии по дискретной математике!! Возможно, вас уже отчислили из-за проблем с другими предметами. '''Уточняйте свой статус в учебном офисе.'''

* '''К 16:20 приглашаются:'''

Атанасоска София

Иванникова Анастасия Игоревна

Ле Тьи Тхань Лам

Махмудов Абдула Султанмурадович

Милюта Мария

Мсрян Нвер

Стародубова Дарья

Суровец Василий Владимирович

Хугаева Дана Артуровна

Цаллагова Полина Сергеевна

Щербаков Савва Вячеславович

Яцук Александр Александрович

* '''К 18:10 приглашаются:'''

Абрашин Егор Денисович

Афтаб Мария Сохеловна

Гусева Людмила

Дзауров Кили (онлайн)

Ермашов Владимир Александрович

Запрягаева Влада Юрьевна

Кушкумбаев Арман Куаншкалиевич

Лопес Пуиг Марк

Мурзова Софья

Танирбергенова Аружан Ермековна

Царенко Сергей Геннадьевич

* '''К 19:30 приглашаются:'''

Абабков Даниил

Киргизбаев Рустам Фарходович

Лам Ка Нам

Маратов Мирас

Муродзода Эмомалиджон

Нгуен Куанг Винь

Портнов Илья Александрович (письм. экз.)

Удрас Артём Дмитриевич

Яковицкий Макар Павлович

=== Зимний экзамен 2022 года ===

[https://www.dropbox.com/s/8w6if03wmt2bpts/sol221223base.pdf?dl=0 Решения задач экзамена 23.12 и критерии проверки]. Перед показом работ настоятельно советуем ознакомиться с критериями. Они покрывают не все возможные случаи, но большинство. В остальных случаях решения принимались по аналогичным соображениям.

[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1-sTBuSPQocipN6gOa1Yi22QODfjQyKBJ/edit?usp=sharing&ouid=107086670525368017252&rtpof=true&sd=true Результаты экзамена 23.12 и оценки за первый семестр] Задачи оценивались от 0 до 4 очков. Оценка за экзамен - в столбце I, оценка за семестр - в столбце M.

'''ВАЖНО:''' Во время экзамена не разрешается использование электронных устройств (телефоны, планшеты, ноутбуки, умные часы и т.п.) и разрешается использование бумажных: книги, конспекты и т.п.

Дата и время: '''23.12.2022 (пятница), 16:20-17:50'''.

Аудитории:

'''R201:''' группы 226ПМИ, 2210ПМИ, 2211ПМИ, 2212ПМИ

'''R301:''' группы 227ПМИ, 228ПМИ, 223ЭАД

'''R503:''' группы 221ЭАД, 229ПМИ

'''R406:''' группа 222ЭАД

'''ВАЖНО:''' будьте готовы к тому, что вас могут попросить перейти в другую аудиторию или пересесть на другое место для более равномерной рассадки.

'''Показ работ''' будет 30.12.2022, 13:00-15:00. Ауд. M303.

=== Программа и правила проведения зимнего коллоквиума 2022 года (10.12, суббота, ауд. 401) ===

[https://drive.google.com/file/d/1EK3Rk4uA--zfc1l6obPmxkxWE5QkaopM/view?usp=share_link Программа и правила проведения коллоквиума (основной поток)] '''Важное замечание:''' в программу коллоквиума вошли не все темы, изучавшиеся в 1-2 модулях. Нужно иметь в виду, что письменный экзамен в конце второго модуля будет содержать задачи '''по всем темам''', изученным в 1-2 модулях.

'''Правила проведения коллоквиума (копия из программы).''' Коллоквиум проходит в виде беседы преподавателя со студентом, в которой студент рассказывает ответы на вопросы билета, а преподаватель имеет возможность по ходу рассказа задавать уточняющие вопросы. Вопросы в билете будут об известных заранее студентам определениях, доказательствах или решениях задач. Поэтому, получив билет, студент имеет возможность подготовиться к беседе в течение недолгого времени (примерно 30 минут).

Всего в каждом билете будет 4 вопроса.

Первые два вопроса - проверка знания определений и формулировок теорем из курса. Последние два - проверка умения рассказать доказательство утверждения из курса или решение заранее известной задачи.

Во время подготовки и ответа не разрешается использование дополнительных источников, в электронной или бумажной форме. Ответ должен быть самостоятельным, не разрешается консультироваться по поводу ответа с другими людьми. По правилам НИУ ВШЭ при обнаружении нарушений правил коллоквиума результатом коллоквиума станет 0 баллов.

Оценка за коллоквиум формируется следующим образом. Полный ответ на вопрос с номером N даёт N баллов. В случае неполных ответов преподаватель может поставить частичную оценку за вопрос (от 0 до N). Далее эти оценки суммируются. Оценка за коллоквиум получается округлением полученной оценки. Правило округления оставляется на усмотрение преподавателя (возможно как округление 5.3 до 6, так и округление 7.9 до 7).

'''Коллоквиум будет идти с 11:00 до 21:00.''' Студенты из разных групп приглашаются на разное время согласно расписанию:

Группы 227ПМИ, 228ПМИ: с 11:00.

Группа 229ПМИ: с 13:00.

Группа 2210ПМИ: с 14:00.

Группы 226ПМИ, 2211ПМИ: с 15:00.

Группы 2212ПМИ, 221ЭАД: с 17:00.

Группы 222ЭАД, 223ЭАД: с 18:00.

== Общая информация о курсе Дискретная математика, основной поток ПМИ + ЭАД, 1 курс==

=== Преподаватели и ассистенты===

Лекции: Михаил Николаевич Вялый

'''Группы ПМИ'''

{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! Группа !! Преподаватель !! Учебный(-е) ассистент(-ы)
|-
|| 226 || Михаил Валерьевич Валинкин || Арсений Алексеевич Абрамов
|-
|| 227 || Михаил Николаевич Вялый || Алексей Михайлович Носов
|-
|| 228 || [https://t.me/TurtlePU Павел Павлович Соколов] || [https://t.me/NanamyYu Лиза Шатская]
|-
|| 229 || Никита Сергеевич Лукьяненко || Игорь Иванович Демушкин
|-
|| 2210 || Анна Тиграновна Енгоян || Александра Игоревна Ульянова
|-
|| 2211 || Алина Эдуардовна Хузиева || Артём Вячеславович Парфенов
|-
|| 2212 || Анна Тиграновна Енгоян || Данила Русланович Кульпанович
|}

'''Группы ЭАД'''

{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
|| 221 || Алина Эдуардовна Хузиева|| Азамат Кемал, Антон Владимирович Герасименко
|-
|| 222 || Алина Эдуардовна Хузиева || Пономарчук Анна Сергеевна
|-
|| 223 || Михаил Валерьевич Валинкин ||Агаев Мурад Хаял оглы
|}

===Правила оценивания===

Элементы контроля в курсе: домашние задания (еженедельно), коллоквиумы (2), экзамены (письменные, 2).

Вес коллоквиумов в итоговой оценке 30%, промежуточного экзамена 20%, итогового 30%, домашних заданий 20%.

Промежуточная оценка выставляется по фактически проведенным в 1-2 модулях контрольным мероприятиям с весами: коллоквиум 30%, промежуточный экзамен 40.1%, домашние задания 29.9%. Состав домашних заданий, учитываемых в промежуточной оценке определяется ситуативно. Точный состав объявляется перед проведением коллоквиума в конце 2 модуля.

Предварительная оценка за домашнее задание пропорциональна доле решенных задач (с учетом неполных решений, за которые выставляется неполный балл).

Для проверки остаточных знаний по темам домашних заданий могут применяться два способа.
Первый способ: выборочная защита (устная беседа) по решенным (хотя бы частично) задачам. В случае если студент не может ответить на ключевые вопросы по решению задачи или сформулировать используемые при решении задач теоремы и определения, преподаватель уменьшает предварительную оценку за домашнее задание на 50%. При неудаче ответа по двум задачам оценка за домашнее задание обнуляется. Второй способ: самостоятельная работа на семинаре (длительность — 20-30 минут, задание из двух задач, аналогичных задачам из домашнего задания). Окончательная оценка за такое домашнее задание получается умножением предварительной оценки на долю решенных на самостоятельной работе задач. Выбор способа проверки остаточных знаний оставляется на усмотрение преподавателей и происходит после того, как домашнее задание сдано и проверено.

В вычислениях текущие оценки и промежуточные величины не округляются. Результат вычисляется точно и округляется только в момент выставления промежуточной и итоговой оценок. При выставлении итоговой и промежуточных оценок используется следующее правило округления: между 1 и 5 округление вниз, между 5 и 6 округление арифметическое, а в остальных случаях округление вверх. Т.е. 3,92 округляется до 3; 5,48 - до 5; 5,54 - до 6; 7,12 - до 8.

'''Пересдачи.''' Первая пересдача проводится как письменный экзамен (промежуточный или итоговый).
На второй пересдаче комиссии правила другие. Она проводится в форме очной устной беседы. Студенту дается несколько вопросов, возможны также дополнительные вопросы. Основная цель — понять, можно ли студенту засчитать курс. Поэтому основные вопросы сравнительно простые и ориентированы на возможность поставить удовлетворительную оценку за курс. Для получения хорошей или отличной оценки заведомо требуются дополнительные вопросы.

== Результаты ==

В файлах по ссылкам содержатся

* Оценки за домашние задания, на каждое свой лист (окончательный результат - в столбце "И-оценка". Он нулевой, если в столбце "защита/с-р" стоит 0.)
По поводу защит домашних заданий обращайтесь к своим преподавателям.

* Оценки коллоквиумов и экзаменов (на листе "итог") по мере их появления.

* Промежуточные и итоговые оценки за курс (имеют смысл после сдачи коллоквиумов и экзаменов).

{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! '''[https://www.dropbox.com/s/xlxyjn7mmfi2zdd/226.xls?dl=0 226 группа ПМИ]'''
! '''[https://www.dropbox.com/s/i3489osln6cqc82/227.xls?dl=0 227 группа ПМИ]'''
! '''[https://www.dropbox.com/s/yeniyem8ls0xv3i/228.xls?dl=0 228 группа ПМИ]'''
! '''[https://www.dropbox.com/s/p032xcvr50euue2/229.xls?dl=0 229 группа ПМИ]'''
! '''[https://www.dropbox.com/s/yp8b5h3gq4uzbjp/2210.xlsx?dl=0 2210 группа ПМИ]'''
! '''[https://www.dropbox.com/s/7ye00juc391n5t0/2211.xlsx?dl=0 2211 группа ПМИ]'''
! '''[https://www.dropbox.com/s/0zhjvjqx9ef60aj/2212.xlsx?dl=0 2212 группа ПМИ]'''
! '''[https://www.dropbox.com/s/8fkmh9r0se6fl8c/221.xls?dl=0 221 группа ЭАД]'''
! '''[https://www.dropbox.com/s/5xb603h4q9gkuli/222.xls?dl=0 222 группа ЭАД]'''
! '''[https://www.dropbox.com/s/pkef7nxi0rgg61v/223.xls?dl=0 223 группа ЭАД]'''
|}

== Материалы курса ==

 

* [https://publications.hse.ru/mirror/pubs/share/direct/393719078.pdf Черновик учебника.] В этой книге излагается почти всё, что будет в курсе (за исключением задач - те меняются чаще, чем пишутся книги). Как нетрудно догадаться, мы рекомендуем читать эту книгу (окончательный вариант есть на бумаге - издан издательством ВШЭ, см. ниже).

* [https://www.dropbox.com/s/mtz7cr733731y4r/DMlec-base.pdf?dl=0 Конспекты лекций.] В этом файле будут собираться конспекты лекций. '''Обратите внимание:''' файл будет обновляться по мере чтения лекций, ссылка останется той же самой.

* [https://www.dropbox.com/s/yque81ke5d4c7ve/DMlec-base-draft.pdf?dl=0 Черновик 24 лекции]. '''Может отличаться от реальной лекции!''' Однако многие просили выкладывать такие черновики. Если не боитесь запутаться между предварительным текстом и рассказом на лекции - пользуйтесь.

* [https://www.dropbox.com/s/8pty3rnim1ieewv/lect01-10.zip?dl=0 Исходные файлы первых 10 лекций (покрывают программу зимнего коллоквиума)]

* [https://www.dropbox.com/s/h07r00bydqet5rr/lect01-22.zip?dl=0 Исходные файлы первых 22 лекций (программа весеннего коллоквиума - лекции 11 - 21)]

* Ниже приводится списки задачи для разбора в классе и домашние задания. По ссылке "Занятие <номер занятия> (pdf)" содержатся и задачи для разбора в классе, и задачи домашнего задания в виде pdf файла. По ссылке "Занятие <номер занятия> (tex)" содержатся те же материалы в виде TeXовского исходника. Для компиляции нужен [https://www.dropbox.com/s/43iml9cgy8bpvnw/preamble.sty?dl=0 файл preamble.sty].

{| class="wikitable"
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/m7x313638qvzmxm/cw01base22.pdf?dl=0 Занятие 1 (pdf)] || [https://www.dropbox.com/s/40ow494rwo31kwz/cw01base22.tex?dl=0 Занятие 1 (tex)]
|| [https://www.dropbox.com/s/x9ixltc0e5ieqpn/cw02base22.pdf?dl=0 Занятие 2 (pdf)] || [https://www.dropbox.com/s/dml3yiiyiwafajn/cw02base22.tex?dl=0 Занятие 2 (tex)]
|| [https://www.dropbox.com/s/0k59igpfoigrgug/cw03base22.pdf?dl=0 Занятие 3 (pdf)] || [https://www.dropbox.com/s/8b05756mmtzr5j1/cw03base22.tex?dl=0 Занятие 3 (tex)]
|| [https://www.dropbox.com/s/yfe29vi512wr6s6/cw04base22.pdf?dl=0 Занятие 4 (pdf)] || [https://www.dropbox.com/s/tevqwijwcfm04ko/cw04base22.tex?dl=0 Занятие 4 (tex)]
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/hf8dps4e75dburm/cw05base22.pdf?dl=0 Занятие 5 (pdf)] || [https://www.dropbox.com/s/y8na3439581l1pi/cw05base22.tex?dl=0 Занятие 5 (tex)]
|| [https://www.dropbox.com/s/2thak3isl3w2kvv/cw06base22.pdf?dl=0 Занятие 6 (pdf)] || [https://www.dropbox.com/s/m0s8r4gyfmzg14y/cw06base22.tex?dl=0 Занятие 6 (tex)]
|| [https://www.dropbox.com/s/dhrm54z0zmkic1t/cw07base22.pdf?dl=0 Занятие 7 (pdf)] || [https://www.dropbox.com/s/oi2uw90cn5rk3i3/cw07base22.tex?dl=0 Занятие 7 (tex)]
|| [https://www.dropbox.com/s/mza4tsrq6nqvg62/cw08base22.pdf?dl=0 Занятие 8 (pdf)] || [https://www.dropbox.com/s/ieim0hixip26t7t/cw08base22.tex?dl=0 Занятие 8 (tex)]
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/ojzwrwisdvfo08e/cw09base22.pdf?dl=0 Занятие 9 (pdf)] || [https://www.dropbox.com/s/ueatwcbnl92oxo6/cw09base22.tex?dl=0 Занятие 9 (tex)]
|| [https://www.dropbox.com/s/ojehahvy2a54gvr/cw10base22.pdf?dl=0 Занятие 10 (pdf)] || [https://www.dropbox.com/s/nh1ule7ggbuc9ao/cw10base22.tex?dl=0 Занятие 10 (tex)]
|| [https://www.dropbox.com/s/c7stkn1cwrdde5l/cw11base22.pdf?dl=0 Занятие 11 (pdf)] || [https://www.dropbox.com/s/9wo5b9fcsmq7ar5/cw11base22.tex?dl=0 Занятие 11 (tex)]
|| [https://www.dropbox.com/s/66y38cefce6k428/cw12base22.pdf?dl=0 Занятие 12 (pdf)] || [https://www.dropbox.com/s/i2a6j7l0k7g292u/cw12base22.tex?dl=0 Занятие 12 (tex)]
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/owrwk7e7gm0h107/cw13base21.pdf?dl=0 Занятие 13 (pdf)] || [https://www.dropbox.com/s/ewfp72haj1tuudq/cw13base21.tex?dl=0 Занятие 13 (tex)]
|| [https://www.dropbox.com/s/0jrgstsrpiog5yo/cw14base22.pdf?dl=0 Занятие 14 (pdf)] || [https://www.dropbox.com/s/lr597ehng2f611c/cw14base22.tex?dl=0 Занятие 14 (tex)]
|| [https://www.dropbox.com/s/gipnzorfx5ifnhm/cw15base22.pdf?dl=0 Занятие 15 (pdf)] || [https://www.dropbox.com/s/ns76wwxjvnlvhsj/cw15base22.tex?dl=0 Занятие 15 (tex)]
|| [https://www.dropbox.com/s/5uu62nw52k4184t/cw16base21.pdf?dl=0 Занятие 16 (pdf)] || [https://www.dropbox.com/s/xp1vgjaa4w5yjnr/cw16base21.tex?dl=0 Занятие 16 (tex)]
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/sjf46vycr1iu1a9/cw17base22.pdf?dl=0 Занятие 17 (pdf)] || [https://www.dropbox.com/s/ggid9cpwkf77qbj/cw17base22.tex?dl=0 Занятие 17 (tex)]
|| [https://www.dropbox.com/s/sht43h9lwj7f5eo/cw18base22.pdf?dl=0 Занятие 18 (pdf)] || [https://www.dropbox.com/s/vxcprg7d7fbj6cv/cw18base22.tex?dl=0 Занятие 18 (tex)]
|| [https://www.dropbox.com/s/pky55l3ybr8rwjw/cw19base22.pdf?dl=0 Занятие 19 (pdf)] || [https://www.dropbox.com/s/m5ti4o0ves6fjoc/cw19base22.tex?dl=0 Занятие 19 (tex)]
|| [https://www.dropbox.com/s/u27jgdu785pl286/cw20base22.pdf?dl=0 Занятие 20 (pdf)] || [https://www.dropbox.com/s/k185t4sv4v30qfo/cw20base22.tex?dl=0 Занятие 20 (tex)]
|-
|| [https://www.dropbox.com/s/6eqyqsnen9mm9oz/cw21base22.pdf?dl=0 Занятие 21 (pdf)] || [https://www.dropbox.com/s/zvgyuq2spr6ivmb/cw21base22.tex?dl=0 Занятие 21 (tex)]
|| [https://www.dropbox.com/s/nv08zk875qjqe5m/cw22base22.pdf?dl=0 Занятие 22 (pdf)] || [https://www.dropbox.com/s/74y0zq5zjt74vtm/cw22base22.tex?dl=0 Занятие 22 (tex)]
|| [https://www.dropbox.com/s/dti0yi5oyj9axte/cw23base22.pdf?dl=0 Занятие 23 (pdf)] || [https://www.dropbox.com/s/5i55h4noq5oqyag/cw23base22.tex?dl=0 Занятие 23 (tex)]
|| [https://www.dropbox.com/s/zmxorm15bwwotwn/cw24base22.pdf?dl=0 Занятие 24 (pdf)] || [https://www.dropbox.com/s/esncldn7ltvw36i/cw24base22.tex?dl=0 Занятие 24 (tex)]
|-
|}

=== Литература ===

# М.Вялый, В.Подольский, А.Рубцов, Д.Шварц, А.Шень. Лекции по дискретной математике. Изд. Дом ВШЭ, 2021. 495 с.
# Верещагин Н.К., Шень А. - Лекции по математической логике и теории алгоритмов. Часть 1. Начала теории множеств - Московский центр непрерывного математического образования - 2008 - ISBN: 978-5-94057-321-0 - Текст электронный // ЭБС ЛАНЬ - URL: https://e.lanbook.com/book/9306
# Lovász, L., Pelikán, J., & Vsztergombi, K. (2003). Discrete Mathematics : Elementary and Beyond. New York: Springer. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=108108
# Дискретная математика. Углубленный курс: Учебник / Соболева Т.С.; Под ред. Чечкина А.В. - М.:КУРС, НИЦ ИНФРА-М, 2017. - 278 с.: - (Бакалавриат) - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/851215
# Рейнгард Дистель. Теория графов, Новосибирск: Изд-во Ин-та математики, 2002, 336 с.

Дискретная математика на ПМИ 2022/23 (пилотный поток)

2022-11-25T18:41:18Z

РќРёРєРёС‚Р° Р›СѓРєСЊСЏРЅРµРЅРєРѕ:

==ОБЪЯВЛЕНИЯ==

Первый коллоквиум пройдет '''10 декабря''', 9:00-18:00! Программа и регламент коллоквиума выложены ниже.

Зимний (промежуточный) экзамен состоится '''23 декабря''', 9:00-11:00!

== Контрольные мероприятия ==
=== Программа и правила проведения зимнего коллоквиума 2022 года (10.12, суббота) ===
[https://drive.google.com/file/d/1L8T8YjAk1ath-bAOckv4fLSrsU7NiDRS/view?usp=share_link Программа и правила проведения зимнего коллоквиума].

По умолчанию предполагается, что коллоквиум для всех студентов пилотного потока будет проводиться в аудитории R401. Для групп, начинающих сдачу коллоквиума в 14:40 и позднее, возможен перенос в другую аудиторию (D510).

'''Коллоквиум будет идти с 9:00 до 18:00.''' Студенты из разных групп (и подгрупп) приглашаются на разное время согласно расписанию. Приходите вовремя: сдавать с другой (под)группой не разрешается!

Группы 221ПМИ, 225ПМИ: в 9:00.

Подгруппа 224-1ПМИ: в 11:15.

Подгруппа 224-2ПМИ: в 12:00.

Группа 223ПМИ: в 14:40.

Подгруппа 222-1ПМИ в 15:40.

Подгруппа 222-2ПМИ: в 16:20.

== Общая информация о курсе Дискретная математика, пилотный поток, 1 курс==

=== Преподаватели и ассистенты===

Лекции: [https://www.hse.ru/org/persons/310667694 Артём Максимович Максаев]

'''Распределение по группам'''

{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! Группа !! Преподаватель !! Учебный ассистент, отвечающий за группу
|-
|| 221 || [https://www.hse.ru/org/persons/310667694 Артём Максимович Максаев] || Артём Мацкевич
|-
|| 222 || [https://www.hse.ru/staff/lsysoeva Любовь Николаевна Сысоева] || Игорь Паншин
|-
|| 223 || [https://www.hse.ru/staff/lsysoeva Любовь Николаевна Сысоева] || Марина Романова
|-
|| 224 || Валентин Валерьевич Промыслов || Анна Оверчук
|-
|| 225 || [https://www.hse.ru/org/persons/225553845 Никита Сергеевич Лукьяненко] || Леонид Черепанов
|}

'''Остальные ассистенты (проверяют домашние задания в разных группах):'''

Дарья Чубарова

Иван Скворцов

Диана Казбекова

===Правила оценивания===

Вес коллоквиумов в итоговой оценке 30%, промежуточного экзамена 15%, итогового 30%, домашних заданий 25%.

Промежуточная оценка выставляется по фактически проведенным в 1-2 модулях контрольным мероприятиям с весами: коллоквиум 30%, промежуточный экзамен 40%, домашние задания 30%. В промежуточной оценке учитываются те домашние задания, которые будут проверены в первом семестре.

Домашние задания выдаются еженедельно и сдаются перед следующим семинаром (в некоторых группах - перед следующей лекцией). Предварительная оценка за домашнее задание пропорциональна доле решенных задач (с учетом неполных решений, за которые выставляется неполный балл). Оценка становится окончательной после защиты домашнего задания.

Экзамен — это письменная работа. Пересдача проводится по правилам экзамена. Комиссия проводится в устном формате без учета накопленной оценки.

В вычислениях текущие оценки и промежуточные величины не округляются. Результат вычисляется точно и округляется только в момент выставления промежуточной и итоговой оценок. При выставлении итоговой и промежуточных оценок используется следующее правило округления: между 1 и 5 округление вниз, между 5 и 6 округление арифметическое, между 6 и 8 округление вверх, а между 8 и 10 округление арифметическое. Т.е. 3,92 округляется до 3; 5,48 - до 5; 5,54 - до 6; 7,12 - до 8; 9,4 - до 9.

== Результаты ==

{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! '''[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1Yp4s81Sbp9mWjCaZSM8pN-H7_MoXN50E209RyszARfQ/edit#gid=0 221 группа]'''
! '''[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1Yp4s81Sbp9mWjCaZSM8pN-H7_MoXN50E209RyszARfQ/edit#gid=225218895 222 группа]'''
! '''[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1Yp4s81Sbp9mWjCaZSM8pN-H7_MoXN50E209RyszARfQ/edit#gid=163786512 223 группа]'''
! '''[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1Yp4s81Sbp9mWjCaZSM8pN-H7_MoXN50E209RyszARfQ/edit#gid=1117335713 224 группа]'''
! '''[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1Yp4s81Sbp9mWjCaZSM8pN-H7_MoXN50E209RyszARfQ/edit#gid=1267756270 225 группа]'''
|}

==Программа курса==

'''Лекция 1'''. Метод математической индукции. Примеры задач. Усиление утверждения. Принцип полной индукции. Эквивалентность принципа математической индукции, принципа полной индукции и принципа наименьшего числа.

'''Лекция 2'''. Операции со множествами. Парадокс Рассела. Доказательство теоретико-множественных тождеств. Декартово произведение множеств. Бинарные отношения, теорема об ассоциативности композиции отношений. Функции. Инъекции, сюръекции, биекции. Обратная функция, критерий обратимости функции. Утверждение о композиции биекций.

'''Лекция 3'''. Отношение эквивалентности, теорема о разбиении множества с отношением эквивалентности на классы, состоящие из попарно эквивалентных элементов. Правило суммы, задача о числе путей. Число элементов в объединении двух множеств. Правило произведения, конечные слова в алфавите. Упорядоченный выбор k элементов из n (с повторениями или без повторений). Числа сочетаний: явная и рекуррентная формула. Треугольник Паскаля. Сочетания с повторениями.

'''Лекция 4'''. Бином Ньютона. Сумма и знакочередующаяся сумма биномиальных коэффициентов. Полиномиальные коэффициенты. Булевы функции, основные логические связки. Задание булевых функций таблицами истинности. Правила алгебры логики, доказательство теоретико-множественных тождеств с помощью алгебры логики. Формулы, полные системы связок. Полнота системы связок «конъюнкция, дизъюнкция, отрицание». Дизъюкктивная нормальная форма, СДНФ. Полнота системы связок «XOR, конъюнкция, 1».

'''Лекция 5'''. Теорема о представлении булевой функции полиномом Жегалкина (существование и единственность). Класс линейных функций, лемма о нелинейной функции. Принцип двойственности, класс самодвойственных функций, лемма о несамодвойственной функции. Классы функций, сохраняющих константу. Класс монотонных функций, лемма о немонотонной функции. Критерий Поста полноты системы булевых функций.

'''Лекция 6'''. Описание предполных классов булевых функций. Формула включений-исключений. Счетные множества, счётность целых и рациональных чисел. Объединение и декартово произведение счетных множеств. Лемма о том, что добавление счетного множества не меняет мощности.

'''Лекция 7'''. Равномощность множеств: бесконечных последовательностей из 0 и 1; вещественных чисел; [0, 1]; [0, 1); множества всех подмножеств натуральных чисел. Мощность континуум. Несчетность множества бесконечных последовательностей из 0 и 1. Сравнение мощностей, теорема Кантора. Теорема Кантора-Бернштейна.

'''Лекция 8'''. Равномощность отрезка и квадрата. Частично упорядоченные множества: строгий и нестрогий частичные порядки, их связь, линейный порядок. Операции с частично упорядоченными множествами: сумма порядков, покоординатный порядок, лексикографический порядок. Изоморфизм порядков, примеры. Минимальные (максимальные) и наименьшие (наибольшие) элементы, отрезки. Фундированные множества, принцип индукции.

'''Лекция 9'''. Изоморфизм конечных линейных порядков одинаковой мощности. Теорема о том, что счетный линейный порядок изоморфен подмножеству рациональных чисел. Цепи и антицепи в частично упорядоченных множествах. Теорема о том, что размер максимальной цепи равен минимальному числу антицепей, образующих разбиение множества. Теорема Дилуорса.

'''Лекция 10'''. LYM-лемма, теорема Шпернера о размере максимальной антицепи в булевом кубе. Графы, основные понятия (степень вершины, путь, цикл, простой путь, простой цикл). Лемма о рукопожатиях. Связность графа, компоненты связности. Неравенство, связывающее число вершин, ребер и компонент связности в графе. Деревья.

'''Лекция 11'''. Теорема об эквивалентных определениях дерева. Полное двоичное дерево. Остовное дерево в графе. Ориентированные графы: основные понятия. Лемма о числе ребер в ориентированном графе. Сильная связность орграфа, компоненты сильной связности. Ациклические орграфы, топологическая сортировка. Эйлеровы циклы в ориентированных и неориентированных графах. Критерий существования эйлерова цикла. Двудольные графы, критерий двудольности графа.

==Коллоквиумы==
Первый коллоквиум пройдет '''10 декабря''', 9:00-18:00!
Программа и регламент коллоквиума:
[https://disk.yandex.ru/d/xmTfslSzova1yQ Коллоквиум-1]

== Материалы курса ==
[https://disk.yandex.ru/i/z5rw0zQEZCsPbw Листок 1]

[https://disk.yandex.ru/i/9h76SMlpNg90HQ Листок 2]

[https://disk.yandex.ru/i/QA91CthMNoF4wQ Листок 3]

[https://disk.yandex.ru/i/6dDtSMfPZ_uauQ Листок 4]

[https://disk.yandex.ru/d/uNPvwk8VwKB16Q Листок 5]

[https://disk.yandex.ru/d/iTgIVJCGOc3UgQ Листок 6]

[https://disk.yandex.ru/i/eM177-okiP4CKQ Листок 7]

[https://disk.yandex.ru/d/JTs994uvwbI6CQ Листок 8]

[https://disk.yandex.ru/d/DD5YNpTAn-e1qw Листок 9]

[https://disk.yandex.ru/i/9d333AQWf-8Pug Листок 10]

[https://disk.yandex.ru/i/yBG4fI5zolaJHA Листок 11]

=== Литература ===

# М.Вялый, В.Подольский, А.Рубцов, Д.Шварц, А.Шень. Лекции по дискретной математике. Изд. Дом ВШЭ, 2021. 495 с. [https://publications.hse.ru/mirror/pubs/share/direct/393719078.pdf Черновик этого учебника.] В данной книге излагается почти всё, что будет в курсе (за исключением задач - те меняются чаще, чем пишутся книги). Как нетрудно догадаться, мы рекомендуем читать эту книгу (окончательный вариант есть на бумаге - издан издательством ВШЭ).
# Верещагин Н.К., Шень А. - Лекции по математической логике и теории алгоритмов. Часть 1. Начала теории множеств - Московский центр непрерывного математического образования - 2008 - ISBN: 978-5-94057-321-0 - Текст электронный // ЭБС ЛАНЬ - URL: https://e.lanbook.com/book/9306
# Lovász, L., Pelikán, J., & Vsztergombi, K. (2003). Discrete Mathematics : Elementary and Beyond. New York: Springer. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=108108
# Дискретная математика. Углубленный курс: Учебник / Соболева Т.С.; Под ред. Чечкина А.В. - М.:КУРС, НИЦ ИНФРА-М, 2017. - 278 с.: - (Бакалавриат) - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/851215

Дискретная математика на ПМИ 2022/23 (пилотный поток)

2022-11-25T18:27:58Z

РќРёРєРёС‚Р° Р›СѓРєСЊСЏРЅРµРЅРєРѕ: Внесение информации о проведении коллоквиума

==ОБЪЯВЛЕНИЯ==

Первый коллоквиум пройдет '''10 декабря''', 9:00-18:00! Программа и регламент коллоквиума выложены ниже.

Зимний (промежуточный) экзамен состоится '''23 декабря''', 9:00-11:00!

== Контрольные мероприятия ==
=== Программа и правила проведения зимнего коллоквиума 2022 года (10.12, суббота) ===
[https://drive.google.com/file/d/1L8T8YjAk1ath-bAOckv4fLSrsU7NiDRS/view?usp=share_link Программа и правила проведения зимнего коллоквиума].

По умолчанию предполагается, что коллоквиум для всех студентов пилотного потока будет проводиться в аудитории R401. Для групп, начинающих сдачу коллоквиума в 14:40 и позднее, возможен перенос в другую аудиторию (D510).

'''Коллоквиум будет идти с 9:00 до 18:00.''' Студенты из разных групп (и подгрупп) приглашаются на разное время согласно расписанию:

Группы 221ПМИ, 225ПМИ: с 9:00.

Подгруппа 224-1ПМИ: с 11:15.

Подгруппа 224-2ПМИ: с 12:00.

Группа 223ПМИ: с 14:40.

Подгруппа 222-1ПМИ с 15:40.

Подгруппа 222-2ПМИ: с 16:20.

== Общая информация о курсе Дискретная математика, пилотный поток, 1 курс==

=== Преподаватели и ассистенты===

Лекции: [https://www.hse.ru/org/persons/310667694 Артём Максимович Максаев]

'''Распределение по группам'''

{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! Группа !! Преподаватель !! Учебный ассистент, отвечающий за группу
|-
|| 221 || [https://www.hse.ru/org/persons/310667694 Артём Максимович Максаев] || Артём Мацкевич
|-
|| 222 || [https://www.hse.ru/staff/lsysoeva Любовь Николаевна Сысоева] || Игорь Паншин
|-
|| 223 || [https://www.hse.ru/staff/lsysoeva Любовь Николаевна Сысоева] || Марина Романова
|-
|| 224 || Валентин Валерьевич Промыслов || Анна Оверчук
|-
|| 225 || [https://www.hse.ru/org/persons/225553845 Никита Сергеевич Лукьяненко] || Леонид Черепанов
|}

'''Остальные ассистенты (проверяют домашние задания в разных группах):'''

Дарья Чубарова

Иван Скворцов

Диана Казбекова

===Правила оценивания===

Вес коллоквиумов в итоговой оценке 30%, промежуточного экзамена 15%, итогового 30%, домашних заданий 25%.

Промежуточная оценка выставляется по фактически проведенным в 1-2 модулях контрольным мероприятиям с весами: коллоквиум 30%, промежуточный экзамен 40%, домашние задания 30%. В промежуточной оценке учитываются те домашние задания, которые будут проверены в первом семестре.

Домашние задания выдаются еженедельно и сдаются перед следующим семинаром (в некоторых группах - перед следующей лекцией). Предварительная оценка за домашнее задание пропорциональна доле решенных задач (с учетом неполных решений, за которые выставляется неполный балл). Оценка становится окончательной после защиты домашнего задания.

Экзамен — это письменная работа. Пересдача проводится по правилам экзамена. Комиссия проводится в устном формате без учета накопленной оценки.

В вычислениях текущие оценки и промежуточные величины не округляются. Результат вычисляется точно и округляется только в момент выставления промежуточной и итоговой оценок. При выставлении итоговой и промежуточных оценок используется следующее правило округления: между 1 и 5 округление вниз, между 5 и 6 округление арифметическое, между 6 и 8 округление вверх, а между 8 и 10 округление арифметическое. Т.е. 3,92 округляется до 3; 5,48 - до 5; 5,54 - до 6; 7,12 - до 8; 9,4 - до 9.

== Результаты ==

{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! '''[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1Yp4s81Sbp9mWjCaZSM8pN-H7_MoXN50E209RyszARfQ/edit#gid=0 221 группа]'''
! '''[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1Yp4s81Sbp9mWjCaZSM8pN-H7_MoXN50E209RyszARfQ/edit#gid=225218895 222 группа]'''
! '''[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1Yp4s81Sbp9mWjCaZSM8pN-H7_MoXN50E209RyszARfQ/edit#gid=163786512 223 группа]'''
! '''[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1Yp4s81Sbp9mWjCaZSM8pN-H7_MoXN50E209RyszARfQ/edit#gid=1117335713 224 группа]'''
! '''[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1Yp4s81Sbp9mWjCaZSM8pN-H7_MoXN50E209RyszARfQ/edit#gid=1267756270 225 группа]'''
|}

==Программа курса==

'''Лекция 1'''. Метод математической индукции. Примеры задач. Усиление утверждения. Принцип полной индукции. Эквивалентность принципа математической индукции, принципа полной индукции и принципа наименьшего числа.

'''Лекция 2'''. Операции со множествами. Парадокс Рассела. Доказательство теоретико-множественных тождеств. Декартово произведение множеств. Бинарные отношения, теорема об ассоциативности композиции отношений. Функции. Инъекции, сюръекции, биекции. Обратная функция, критерий обратимости функции. Утверждение о композиции биекций.

'''Лекция 3'''. Отношение эквивалентности, теорема о разбиении множества с отношением эквивалентности на классы, состоящие из попарно эквивалентных элементов. Правило суммы, задача о числе путей. Число элементов в объединении двух множеств. Правило произведения, конечные слова в алфавите. Упорядоченный выбор k элементов из n (с повторениями или без повторений). Числа сочетаний: явная и рекуррентная формула. Треугольник Паскаля. Сочетания с повторениями.

'''Лекция 4'''. Бином Ньютона. Сумма и знакочередующаяся сумма биномиальных коэффициентов. Полиномиальные коэффициенты. Булевы функции, основные логические связки. Задание булевых функций таблицами истинности. Правила алгебры логики, доказательство теоретико-множественных тождеств с помощью алгебры логики. Формулы, полные системы связок. Полнота системы связок «конъюнкция, дизъюнкция, отрицание». Дизъюкктивная нормальная форма, СДНФ. Полнота системы связок «XOR, конъюнкция, 1».

'''Лекция 5'''. Теорема о представлении булевой функции полиномом Жегалкина (существование и единственность). Класс линейных функций, лемма о нелинейной функции. Принцип двойственности, класс самодвойственных функций, лемма о несамодвойственной функции. Классы функций, сохраняющих константу. Класс монотонных функций, лемма о немонотонной функции. Критерий Поста полноты системы булевых функций.

'''Лекция 6'''. Описание предполных классов булевых функций. Формула включений-исключений. Счетные множества, счётность целых и рациональных чисел. Объединение и декартово произведение счетных множеств. Лемма о том, что добавление счетного множества не меняет мощности.

'''Лекция 7'''. Равномощность множеств: бесконечных последовательностей из 0 и 1; вещественных чисел; [0, 1]; [0, 1); множества всех подмножеств натуральных чисел. Мощность континуум. Несчетность множества бесконечных последовательностей из 0 и 1. Сравнение мощностей, теорема Кантора. Теорема Кантора-Бернштейна.

'''Лекция 8'''. Равномощность отрезка и квадрата. Частично упорядоченные множества: строгий и нестрогий частичные порядки, их связь, линейный порядок. Операции с частично упорядоченными множествами: сумма порядков, покоординатный порядок, лексикографический порядок. Изоморфизм порядков, примеры. Минимальные (максимальные) и наименьшие (наибольшие) элементы, отрезки. Фундированные множества, принцип индукции.

'''Лекция 9'''. Изоморфизм конечных линейных порядков одинаковой мощности. Теорема о том, что счетный линейный порядок изоморфен подмножеству рациональных чисел. Цепи и антицепи в частично упорядоченных множествах. Теорема о том, что размер максимальной цепи равен минимальному числу антицепей, образующих разбиение множества. Теорема Дилуорса.

'''Лекция 10'''. LYM-лемма, теорема Шпернера о размере максимальной антицепи в булевом кубе. Графы, основные понятия (степень вершины, путь, цикл, простой путь, простой цикл). Лемма о рукопожатиях. Связность графа, компоненты связности. Неравенство, связывающее число вершин, ребер и компонент связности в графе. Деревья.

'''Лекция 11'''. Теорема об эквивалентных определениях дерева. Полное двоичное дерево. Остовное дерево в графе. Ориентированные графы: основные понятия. Лемма о числе ребер в ориентированном графе. Сильная связность орграфа, компоненты сильной связности. Ациклические орграфы, топологическая сортировка. Эйлеровы циклы в ориентированных и неориентированных графах. Критерий существования эйлерова цикла. Двудольные графы, критерий двудольности графа.

==Коллоквиумы==
Первый коллоквиум пройдет '''10 декабря''', 9:00-18:00!
Программа и регламент коллоквиума:
[https://disk.yandex.ru/d/xmTfslSzova1yQ Коллоквиум-1]

== Материалы курса ==
[https://disk.yandex.ru/i/z5rw0zQEZCsPbw Листок 1]

[https://disk.yandex.ru/i/9h76SMlpNg90HQ Листок 2]

[https://disk.yandex.ru/i/QA91CthMNoF4wQ Листок 3]

[https://disk.yandex.ru/i/6dDtSMfPZ_uauQ Листок 4]

[https://disk.yandex.ru/d/uNPvwk8VwKB16Q Листок 5]

[https://disk.yandex.ru/d/iTgIVJCGOc3UgQ Листок 6]

[https://disk.yandex.ru/i/eM177-okiP4CKQ Листок 7]

[https://disk.yandex.ru/d/JTs994uvwbI6CQ Листок 8]

[https://disk.yandex.ru/d/DD5YNpTAn-e1qw Листок 9]

[https://disk.yandex.ru/i/9d333AQWf-8Pug Листок 10]

[https://disk.yandex.ru/i/yBG4fI5zolaJHA Листок 11]

=== Литература ===

# М.Вялый, В.Подольский, А.Рубцов, Д.Шварц, А.Шень. Лекции по дискретной математике. Изд. Дом ВШЭ, 2021. 495 с. [https://publications.hse.ru/mirror/pubs/share/direct/393719078.pdf Черновик этого учебника.] В данной книге излагается почти всё, что будет в курсе (за исключением задач - те меняются чаще, чем пишутся книги). Как нетрудно догадаться, мы рекомендуем читать эту книгу (окончательный вариант есть на бумаге - издан издательством ВШЭ).
# Верещагин Н.К., Шень А. - Лекции по математической логике и теории алгоритмов. Часть 1. Начала теории множеств - Московский центр непрерывного математического образования - 2008 - ISBN: 978-5-94057-321-0 - Текст электронный // ЭБС ЛАНЬ - URL: https://e.lanbook.com/book/9306
# Lovász, L., Pelikán, J., & Vsztergombi, K. (2003). Discrete Mathematics : Elementary and Beyond. New York: Springer. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=108108
# Дискретная математика. Углубленный курс: Учебник / Соболева Т.С.; Под ред. Чечкина А.В. - М.:КУРС, НИЦ ИНФРА-М, 2017. - 278 с.: - (Бакалавриат) - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/851215

Дискретная математика 2022-2023

2022-09-11T07:42:14Z

РќРёРєРёС‚Р° Р›СѓРєСЊСЏРЅРµРЅРєРѕ: Добавление информации об ассистентах

== О курсе ==
Обязательный курс "Дискретной математики" читается студентам-первокурсникам в модулях I - IV. Он охватывает разнообразные темы, важные для математического образования программного инженера, но выходящие за рамки
более традиционных курсов алгебры, анализа и геометрии. Среди них: основы логики и теории множеств, комбинаторика, графы, булевы функции.

== Преподаватели и учебные ассистенты ==
{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! Группа !! 221 !! 222 !! 223 !! 224 !! 225 !! 226 !! 227 !! 228 !! 229 !! 2210
|-
|| '''Лектор'''
| colspan="15" | [https://t.me/edashkov Дашков Е.В.] (edashkov@gmail.com, [https://vk.com/evgeny.v.dashkov ВК)].

|-
|| '''Семинаристы'''
|| [https://t.me/edashkov Е.В. Дашков]
|| [https://t.me/vaulty Н.С. Лукьяненко]
|| [https://t.me/good_michael М.А. Хрыстик]
|| [https://t.me/azapryagaev А.А. Запрягаев]
|| [https://t.me/good_michael М.А. Хрыстик]
|| [https://t.me/dshvarts Д.А. Шварц]
|| [https://t.me/good_michael М.А. Хрыстик]
|| [https://t.me/medvednikita Н.Ю. Медведь]
|| [https://t.me/dshvarts Д.А. Шварц]
|| [https://t.me/atomochek А.Э. Хузиева]
|-
| '''Ассистенты'''
|| [https://t.me/sasatasas Анна Бывальцева]
|| [https://t.me/yo_pierre Егор Аношин]
|| [https://t.me/tasyaglk Таисия Галкина]
|| [https://t.me/happiestflowery Елизавета Чекалина]
|| [https://t.me/andrejjjjj Андрей Варёнов]
|| [https://t.me/AndreyChizhov73 Андрей Чижов]
|| [https://t.me/e_liza_veta_o Елизавета Осипова]
|| [Шамиль Зиганшин]
|| [https://t.me/nktrtmv Никита Артёмов]
|| [https://t.me/vladvslv Влад Васильев]
|-
|}
'''Ассистент лектора:''' [https://t.me/im5timemajorwinner Николай Архипов].

== Текущая успеваемость ==

[https://docs.google.com/spreadsheets/d/11N0q0SQzDkBfNwKeIe_468pqDblWNRFgpgDAz072brc/edit?usp=sharing Таблица]

== Наборы задач для семинаров ==

* [https://drive.google.com/file/d/19WyCIkbPZPN0_VA4ZBz6kIyU46b0A8Sy/view?usp=sharing Листок 1]

* [https://drive.google.com/file/d/1jHm9GSAlLz-vhs6yDZM4MBZ5xm0dTgSk/view?usp=sharing Листок 2]

* [https://drive.google.com/file/d/1DyXwHak6eYG3OIk2_fhwhCeouHXJSD0g/view?usp=sharing Листок 3]

* [https://drive.google.com/file/d/1Qu1_GTbkUk4wXS2ZTOzI_LxqjIq38rPO/view?usp=sharing Листок 4]

* [https://drive.google.com/file/d/1vCcv09JTfWEqKF44VDqAarpgTEh64BZq/view?usp=sharing Листок 5]

* [https://drive.google.com/file/d/1RRMfxKqPI0aeRPL8vrTafrVQsXh6Fgaj/view?usp=sharing Листок 6]

* [https://drive.google.com/file/d/1g_JOH2C5W1JFtWjsWWqP0M91CP3rNn2Y/view?usp=sharing Листок 7]

* [https://drive.google.com/file/d/1o9JLaCS4Md9qpOqtSVA0IrZGX54_H0AW/view?usp=sharing Листок 8]

* [https://drive.google.com/file/d/1LOvCzvy26LvMJmItyBTet5K4ge0-R4op/view?usp=sharing Листок 9]

* [https://drive.google.com/file/d/1BE6frUTfQfdOF4wXgQApWxCLDdLIgha_/view?usp=sharing Листок 11]

* [https://drive.google.com/file/d/16LwYrrCF62npB7o01plp_8gWRBDprEH4/view?usp=sharing Листок 12]

* [https://drive.google.com/file/d/1PgDZSqT4XKRtAj1ye4VmtZuQS1tTghUm/view?usp=sharing Листок 13]

* [https://drive.google.com/file/d/1If8HjfEQgBInD_g1G8RAMpqeECt6rXmd/view?usp=sharing Листок 14]

== Домашние задания ==

{| class="wikitable"
|-
! Задание !! colspan="11" | Срок сдачи в группе
|-
| || 221 || 222 || 223 || 224 || 225 || 226 || 227 || 228 || 229 || 2110
|-
| [https://drive.google.com/file/d/1jaz9wgtj4xjmYLtYthp9Eid6NYgzc_7V/view?usp=sharing ДЗ 1] || || || || || || || || || ||
|}

'''Срок сдачи задания устанавливается семинаристом группы.'''

== Экзамен ==

== Контрольные работы ==

== Материалы курса ==

=== Группа для любых вопросов по курсу ===
[https://t.me/joinchat/U3mg-j0ibdH6SxJa Вступайте!]

=== Материалы лектора ===

[https://drive.google.com/drive/folders/1vJQkWLMxA-3_T9pb3EelOCd_3wsUvcXC?usp=sharing Наборы задач, конспекты и др.]

=== Видеозаписи прошлых лет ===

====I-II модули====

{| class="wikitable"
|-
! № лекции
! [https://www.youtube.com/watch?v=FWLvOnIftG8 Лекция 1]
! [https://www.youtube.com/watch?v=bq5rhBgk82g Лекция 2]
! [https://www.youtube.com/watch?v=MsYKW45SINQ Лекция 3]
! [https://www.youtube.com/watch?v=sViP48e02-M Лекция 4]
! [https://youtu.be/Qk1hCce_gpI Лекция 5]
! [https://www.youtube.com/watch?v=jI2CrmORkVQ Лекция 6]
! [https://www.youtube.com/watch?v=Jtt5W-PXFhU Лекция 7]
! [https://youtu.be/xGC5PLUd0w0 Лекция 8]
! [https://youtu.be/qejReOs2i50 Лекция 9]
! [https://youtu.be/8-AlOnpwnNU Лекция 10]
! [https://youtu.be/Dgx-b0qbS6M Лекция 11]
! [https://youtu.be/R4h-1VjqRJQ Лекция 12]
![https://youtu.be/tqFhUosSqlI Лекция 13]
![https://youtu.be/vK1fwVeL8GY Лекция 14]
|-
|}

====III - IV модули====

{| class="wikitable"
|-
! № лекции
! [https://youtu.be/AfxivsZNQHU Лекция 1]
! [https://youtu.be/LfzU-hB2ajA Лекция 2]
! [https://youtu.be/bYoeDNCtRbU Лекция 3]
! [https://www.youtube.com/watch?v=TPJIcb-SNoo Лекция 4]
! [https://youtu.be/z-QVpchv4qs Лекция 5]
! [https://www.youtube.com/watch?v=0dc7HIY62Mw Лекция 6]
! [https://youtu.be/boBBnbliYOo Лекция 7]
! [https://youtu.be/NBwWw78s-jA Лекция 8]
! [https://youtu.be/bbyeVILR_uY Лекция 9]
! [https://youtu.be/fNKeMYFmNf8 Лекция 10]
! [https://youtu.be/VrmJkBupTno Лекция 11]
! [https://youtu.be/A3nlQPBIbbw Лекция 12]
! [https://youtu.be/9LJaEN20i_s Лекция 13]
|-
|}

====Доп.лекции====

{| class="wikitable"
|-
! № Лекции
! [https://vk.com/video458107800_456239060 Доп.лекция-1]
|-
|}

=== Прочие материалы ===

* [https://disk.yandex.ru/d/yP8kB2HWLvrjlg Записи лекций прошлых лет (Яндекс.Диск)]

* [https://www.youtube.com/playlist?list=PL1Uob8iPTHGTUM71KDYl7ZyBN01vykvLy Видеозаписи прошлых лет (Youtube)]

* [[Записи семинаров 212 группы | Записи семинаров 212 группы]]

* [[Записи семинаров Козачинского| Записи семинаров Козачинского]]

== Аттестация и оценки ==

Во 2-ом модуле производится промежуточная аттестация за
осенний семестр. В осеннем семестре проводятся две письменные контрольные работы (КР1 и
КР2); выдается и проверяется письменное домашнее задание (ДЗ2).

Домашнее задание выдается частями, каждую из которых следует сдавать в установленные
сроки. Преподаватель вправе потребовать от любого студента "защитить" (т.е. изложить устно,
отвечая на возникающие при этом вопросы) решение любой из зачтенных этому студенту задач ДЗ.
В случае неуспешной защиты, баллы за соответствующую часть ДЗ могут быть снижены, в т.ч. до нуля.

Оценка за контрольную работу выставляется в долях единицы без
округления (т.е. с максимальной доступной используемым вычислительным
средствам точностью). Оценка ДЗ2 также выставляется в долях единицы без
округления. Оценки за контрольные работы и домашние задания могут быть
больше единицы засчет "бонусных баллов".

Накопленная оценка НК2 за осенний семестр вычисляется по
формулам:

НК2' = 10 * min (1, 0.35 * КР1 + 0.35 * КР2 + 0.3 * ДЗ2)

НК2 = ОКРУГЛ (НК2').

Здесь и далее ОКРУГЛение производится по обычным правилам, но полуцелые
числа округляются вверх.
Если НК2 >= 4, то промежуточная оценка за осенний семестр Э2 =
НК2. Если НК2 < 4 или сам студент о том попросит, студенту предлагается выполнить итоговое
контрольное задание ИК2, оцениваемое по десятибалльной системе. В этом
случае промежуточная оценка за осенний семестр

Э2 = ОКРУГЛ (0.7 * ИК2 + 0.3 * НК2').

Промежуточной оценкой по дисциплине является оценка Э2.

Промежуточная аттестация (4 модуль) :
В весеннем семестре проводятся две контрольные работы (КР3 и КР4); выдается и проверяется домашнее задание (ДЗ4). Оценки
выставляются так же, как и в осеннем семестре. Накопленная оценка НК4 за весенний семестр вычисляется по
формулам:

НК4' = 10 * min (1, 0.35 * КР3 + 0.35 * КР4 + 0.3 * ДЗ4)

НК4 = ОКРУГЛ (НК4').

Если НК4 >= 4, то итоговая оценка за весенний семестр Э4 = НК4.
Если НК4 < 4 или сам студент о том попросит, студенту предлагается выполнить итоговое
контрольное задание ИК4, оцениваемое по десятибалльной системе. В этом
случае итоговая оценка за весенний семестр

Э4 = ОКРУГЛ (0.7 * ИК4 + 0.3 * НК4').

Результирующей оценкой по дисциплине является оценка Э4.

== Литература ==

# Верещагин Н. К., Шень А. Лекции по математической логике и теории алгоритмов. Части 1--3. 5-е изд., М: МЦНМО, 2017.
# Виноградов И. М. Основы теории чисел. 9-е изд., М.: Наука, 1981.
# [http://rubtsov.su/public/DM-HSE-Draft.pdf Вялый М., Подольский В., Рубцов А., Шварц Д., Шень А. Лекции по дискретной математике.]
# Гаврилов Г. П., Сапоженко А. А. Задачи и упражнения по дискретной математике. 3-е изд., М.: ФИЗМАТЛИТ, 2004.
# [https://drive.google.com/file/d/1RM6KX_reBFwUXesWGUEu0sFn2NCaBgvz/view?usp=sharing Дашков Е. В. Введение в математическую логику. Множества и отношения. М.: МФТИ, 2019.]
# Зубков А. М., Севастьянов Б. А., Чистяков В. П. Сборник задач по теории вероятностей. 2-е изд., М.: Наука, 1989.
# Ландо С. К., Лекции о производящих функциях. 3-е изд, М.: МЦНМО, 2007.
# Мельников О. И. Теория графов в занимательных задачах. 5-е изд., М.: Книжный дом "ЛИБРОКОМ", 2013.
# [http://www.mccme.ru/free-books/shen/shen-induction.pdf Шень А., Математическая индукция. 5-е изд, М.: МЦНМО, 2016.]

Дискретная математика 2022-2023

2022-09-07T16:10:10Z

РќРёРєРёС‚Р° Р›СѓРєСЊСЏРЅРµРЅРєРѕ:

== О курсе ==
Обязательный курс "Дискретной математики" читается студентам-первокурсникам в модулях I - IV. Он охватывает разнообразные темы, важные для математического образования программного инженера, но выходящие за рамки
более традиционных курсов алгебры, анализа и геометрии. Среди них: основы логики и теории множеств, комбинаторика, графы, булевы функции.

== Преподаватели и учебные ассистенты ==
{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! Группа !! 221 !! 222 !! 223 !! 224 !! 225 !! 226 !! 227 !! 228 !! 229 !! 2210
|-
|| '''Лектор'''
| colspan="15" | [https://t.me/edashkov Дашков Е.В.] (edashkov@gmail.com, [https://vk.com/evgeny.v.dashkov ВК)].

|-
|| '''Семинаристы'''
|| [https://t.me/edashkov Е.В. Дашков]
|| [https://t.me/vaulty Н.С. Лукьяненко]
|| [https://t.me/good_michael М.А. Хрыстик]
|| [https://t.me/azapryagaev А.А. Запрягаев]
|| [https://t.me/good_michael М.А. Хрыстик]
|| [https://t.me/dshvarts Д.А. Шварц]
|| [https://t.me/good_michael М.А. Хрыстик]
|| [https://t.me/medvednikita Н.Ю. Медведь]
|| [https://t.me/dshvarts Д.А. Шварц]
|| [https://t.me/atomochek А.Э. Хузиева]
|-
| '''Ассистенты'''
|| [https://t.me/sasatasas Анна Бывальцева]
|| [Егор Аношин?]
|| [Таисия Галкина?]
|| [https://t.me/happiestflowery Елизавета Чекалина]
|| [Андрей Варёнов?]
|| [https://t.me/AndreyChizhov73 Андрей Чижов]
|| []
|| [Шамиль Зиганшин]
|| []
|| []
|-
|}
'''Ассистент лектора:''' [https://t.me/im5timemajorwinner Николай Архипов].

== Текущая успеваемость ==

== Наборы задач для семинаров ==

* [https://drive.google.com/file/d/19WyCIkbPZPN0_VA4ZBz6kIyU46b0A8Sy/view?usp=sharing Листок 1]

* [https://drive.google.com/file/d/1jHm9GSAlLz-vhs6yDZM4MBZ5xm0dTgSk/view?usp=sharing Листок 2]

* [https://drive.google.com/file/d/1DyXwHak6eYG3OIk2_fhwhCeouHXJSD0g/view?usp=sharing Листок 3]

* [https://drive.google.com/file/d/1Qu1_GTbkUk4wXS2ZTOzI_LxqjIq38rPO/view?usp=sharing Листок 4]

* [https://drive.google.com/file/d/1vCcv09JTfWEqKF44VDqAarpgTEh64BZq/view?usp=sharing Листок 5]

* [https://drive.google.com/file/d/1RRMfxKqPI0aeRPL8vrTafrVQsXh6Fgaj/view?usp=sharing Листок 6]

* [https://drive.google.com/file/d/1g_JOH2C5W1JFtWjsWWqP0M91CP3rNn2Y/view?usp=sharing Листок 7]

* [https://drive.google.com/file/d/1o9JLaCS4Md9qpOqtSVA0IrZGX54_H0AW/view?usp=sharing Листок 8]

* [https://drive.google.com/file/d/1LOvCzvy26LvMJmItyBTet5K4ge0-R4op/view?usp=sharing Листок 9]

* [https://drive.google.com/file/d/1BE6frUTfQfdOF4wXgQApWxCLDdLIgha_/view?usp=sharing Листок 11]

* [https://drive.google.com/file/d/16LwYrrCF62npB7o01plp_8gWRBDprEH4/view?usp=sharing Листок 12]

* [https://drive.google.com/file/d/1PgDZSqT4XKRtAj1ye4VmtZuQS1tTghUm/view?usp=sharing Листок 13]

* [https://drive.google.com/file/d/1If8HjfEQgBInD_g1G8RAMpqeECt6rXmd/view?usp=sharing Листок 14]

== Домашние задания ==

{| class="wikitable"
|-
! Задание !! colspan="11" | Срок сдачи в группе
|-
| || 221 || 222 || 223 || 224 || 225 || 226 || 227 || 228 || 229 || 2110
|-
| [https://drive.google.com/file/d/1jaz9wgtj4xjmYLtYthp9Eid6NYgzc_7V/view?usp=sharing ДЗ 1] || || || || || || || || || ||
|}

'''Срок сдачи задания устанавливается семинаристом группы.'''

== Экзамен ==

== Контрольные работы ==

== Материалы курса ==

=== Группа для любых вопросов по курсу ===
[https://t.me/joinchat/U3mg-j0ibdH6SxJa Вступайте!]

=== Материалы лектора ===

[https://drive.google.com/drive/folders/1vJQkWLMxA-3_T9pb3EelOCd_3wsUvcXC?usp=sharing Наборы задач, конспекты и др.]

=== Видеозаписи прошлых лет ===

====I-II модули====

{| class="wikitable"
|-
! № лекции
! [https://www.youtube.com/watch?v=FWLvOnIftG8 Лекция 1]
! [https://www.youtube.com/watch?v=bq5rhBgk82g Лекция 2]
! [https://www.youtube.com/watch?v=MsYKW45SINQ Лекция 3]
! [https://www.youtube.com/watch?v=sViP48e02-M Лекция 4]
! [https://youtu.be/Qk1hCce_gpI Лекция 5]
! [https://www.youtube.com/watch?v=jI2CrmORkVQ Лекция 6]
! [https://www.youtube.com/watch?v=Jtt5W-PXFhU Лекция 7]
! [https://youtu.be/xGC5PLUd0w0 Лекция 8]
! [https://youtu.be/qejReOs2i50 Лекция 9]
! [https://youtu.be/8-AlOnpwnNU Лекция 10]
! [https://youtu.be/Dgx-b0qbS6M Лекция 11]
! [https://youtu.be/R4h-1VjqRJQ Лекция 12]
![https://youtu.be/tqFhUosSqlI Лекция 13]
![https://youtu.be/vK1fwVeL8GY Лекция 14]
|-
|}

====III - IV модули====

{| class="wikitable"
|-
! № лекции
! [https://youtu.be/AfxivsZNQHU Лекция 1]
! [https://youtu.be/LfzU-hB2ajA Лекция 2]
! [https://youtu.be/bYoeDNCtRbU Лекция 3]
! [https://www.youtube.com/watch?v=TPJIcb-SNoo Лекция 4]
! [https://youtu.be/z-QVpchv4qs Лекция 5]
! [https://www.youtube.com/watch?v=0dc7HIY62Mw Лекция 6]
! [https://youtu.be/boBBnbliYOo Лекция 7]
! [https://youtu.be/NBwWw78s-jA Лекция 8]
! [https://youtu.be/bbyeVILR_uY Лекция 9]
! [https://youtu.be/fNKeMYFmNf8 Лекция 10]
! [https://youtu.be/VrmJkBupTno Лекция 11]
! [https://youtu.be/A3nlQPBIbbw Лекция 12]
! [https://youtu.be/9LJaEN20i_s Лекция 13]
|-
|}

====Доп.лекции====

{| class="wikitable"
|-
! № Лекции
! [https://vk.com/video458107800_456239060 Доп.лекция-1]
|-
|}

=== Прочие материалы ===

* [https://disk.yandex.ru/d/yP8kB2HWLvrjlg Записи лекций прошлых лет (Яндекс.Диск)]

* [https://www.youtube.com/playlist?list=PL1Uob8iPTHGTUM71KDYl7ZyBN01vykvLy Видеозаписи прошлых лет (Youtube)]

* [[Записи семинаров 212 группы | Записи семинаров 212 группы]]

* [[Записи семинаров Козачинского| Записи семинаров Козачинского]]

== Аттестация и оценки ==

Во 2-ом модуле производится промежуточная аттестация за
осенний семестр. В осеннем семестре проводятся две письменные контрольные работы (КР1 и
КР2); выдается и проверяется письменное домашнее задание (ДЗ2).

Домашнее задание выдается частями, каждую из которых следует сдавать в установленные
сроки. Преподаватель вправе потребовать от любого студента "защитить" (т.е. изложить устно,
отвечая на возникающие при этом вопросы) решение любой из зачтенных этому студенту задач ДЗ.
В случае неуспешной защиты, баллы за соответствующую часть ДЗ могут быть снижены, в т.ч. до нуля.

Оценка за контрольную работу выставляется в долях единицы без
округления (т.е. с максимальной доступной используемым вычислительным
средствам точностью). Оценка ДЗ2 также выставляется в долях единицы без
округления. Оценки за контрольные работы и домашние задания могут быть
больше единицы засчет "бонусных баллов".

Накопленная оценка НК2 за осенний семестр вычисляется по
формулам:

НК2' = 10 * min (1, 0.35 * КР1 + 0.35 * КР2 + 0.3 * ДЗ2)

НК2 = ОКРУГЛ (НК2').

Здесь и далее ОКРУГЛение производится по обычным правилам, но полуцелые
числа округляются вверх.
Если НК2 >= 4, то промежуточная оценка за осенний семестр Э2 =
НК2. Если НК2 < 4 или сам студент о том попросит, студенту предлагается выполнить итоговое
контрольное задание ИК2, оцениваемое по десятибалльной системе. В этом
случае промежуточная оценка за осенний семестр

Э2 = ОКРУГЛ (0.7 * ИК2 + 0.3 * НК2').

Промежуточной оценкой по дисциплине является оценка Э2.

Промежуточная аттестация (4 модуль) :
В весеннем семестре проводятся две контрольные работы (КР3 и КР4); выдается и проверяется домашнее задание (ДЗ4). Оценки
выставляются так же, как и в осеннем семестре. Накопленная оценка НК4 за весенний семестр вычисляется по
формулам:

НК4' = 10 * min (1, 0.35 * КР3 + 0.35 * КР4 + 0.3 * ДЗ4)

НК4 = ОКРУГЛ (НК4').

Если НК4 >= 4, то итоговая оценка за весенний семестр Э4 = НК4.
Если НК4 < 4 или сам студент о том попросит, студенту предлагается выполнить итоговое
контрольное задание ИК4, оцениваемое по десятибалльной системе. В этом
случае итоговая оценка за весенний семестр

Э4 = ОКРУГЛ (0.7 * ИК4 + 0.3 * НК4').

Результирующей оценкой по дисциплине является оценка Э4.

== Литература ==

# Верещагин Н. К., Шень А. Лекции по математической логике и теории алгоритмов. Части 1--3. 5-е изд., М: МЦНМО, 2017.
# Виноградов И. М. Основы теории чисел. 9-е изд., М.: Наука, 1981.
# [http://rubtsov.su/public/DM-HSE-Draft.pdf Вялый М., Подольский В., Рубцов А., Шварц Д., Шень А. Лекции по дискретной математике.]
# Гаврилов Г. П., Сапоженко А. А. Задачи и упражнения по дискретной математике. 3-е изд., М.: ФИЗМАТЛИТ, 2004.
# [https://drive.google.com/file/d/1RM6KX_reBFwUXesWGUEu0sFn2NCaBgvz/view?usp=sharing Дашков Е. В. Введение в математическую логику. Множества и отношения. М.: МФТИ, 2019.]
# Зубков А. М., Севастьянов Б. А., Чистяков В. П. Сборник задач по теории вероятностей. 2-е изд., М.: Наука, 1989.
# Ландо С. К., Лекции о производящих функциях. 3-е изд, М.: МЦНМО, 2007.
# Мельников О. И. Теория графов в занимательных задачах. 5-е изд., М.: Книжный дом "ЛИБРОКОМ", 2013.
# [http://www.mccme.ru/free-books/shen/shen-induction.pdf Шень А., Математическая индукция. 5-е изд, М.: МЦНМО, 2016.]

Statistical learning theory 2021

2021-12-22T09:00:11Z

РќРёРєРёС‚Р° Р›СѓРєСЊСЏРЅРµРЅРєРѕ:

== General Information ==

[https://www.dropbox.com/s/a8dd33ousa76qad/grading.pdf?dl=0 Grading]

Teachers: [https://www.hse.ru/en/org/persons/160550073 Bruno Bauwens] and [https://www.hse.ru/en/org/persons/225553845 Nikita Lukianenko]

Lectures: Saturday 14:40 - 16:00. The lectures are [https://us02web.zoom.us/j/82173400975?pwd=L1lhTzFTc2lGem5BVFdRcFEyVUhqZz09 here] in zoom.

Seminars: Tuesday 16:20 - 17:40. The seminars are [https://meet.google.com/ber-yzns-hxz here] in google.meet.

Practical information on a telegram group. [https://t.me/joinchat/IER2-8hc0wUxNDQ0 Join here.]

The course is similar [http://wiki.cs.hse.ru/Statistical_learning_theory_2020 last year], except for the order of topics and part 3.

== Problems exam ==

Dec 22, 12:00 -- 15:30, zoom [https://zoom.us/j/95152619314?pwd=RGhoeGtvRHBHL29kQm5pQ2FBakRsdz09]

During the exam 
-- You may consult notes, books and search on the internet 
-- You may not interact with other humans (e.g. by phone, forums, etc)

5 questions, similar to the homework.

== Colloquium ==

Saturday December 11

[https://www.dropbox.com/s/u8hyo1omvaoujle/colloqQuest.pdf?dl=0 rules and list of questions] (version Dec 10)

[https://docs.google.com/document/d/1VIyb0GkGoEtj4M4SXTCbZ2HP13Swpu-2gA8hQIcpohg/edit?usp=sharing time slots]

== Homeworks ==

Email to brbauwens-at-gmail.com. Start the subject line with SLT-HW. [https://www.dropbox.com/s/prsmzhtr5p5uome/scores.pdf?dl=0 Results]

Deadline before the lecture, every other lecture.

25 Sept: see problem lists 1 and 2 
09 Oct: see problem lists 3 and 4 
29 Oct: see problem lists 5 and 6 
13 Nov: see problem lists 7 and 8 
30 Nov, 08:00 [extended]: see problem lists 9 and 10

== Course materials ==

{| class="wikitable"
|-
! Video !! Summary !! Slides !! Lecture notes !! Problem list !! Solutions
|-
|
|| ''Part 1. Online learning''
|-
| [https://drive.google.com/file/d/1WL9LSNDD1B_q6LdpfDQ8BPluNfhjWrD9/view?usp=sharing 4 Sept]
|| Lecture: philosophy. Seminar: the online mistake bound model, the weighted majority, and perceptron algorithms [https://drive.google.com/drive/folders/1NXiLbhmO2Ml7jFmnLtjqhOgCoHg7yn9T?usp=sharing movies]
|| [https://www.dropbox.com/s/uk9awkfa827pmtf/01allSlides.pdf?dl=0 sl01]
|| [https://www.dropbox.com/s/uvsfzb997kantoa/00book_intro.pdf?dl=0 ch00] [https://www.dropbox.com/s/6ah70h5loyrz5lx/01book_onlineMistakeBound.pdf?dl=0 ch01]
|| [https://www.dropbox.com/s/aoma8ma8mkd3885/01sem.pdf?dl=0 01prob (9 Sept)]
|| [https://www.dropbox.com/s/sqzqlrtzr2nu8cq/01sol.pdf?dl=0 01sol]
|-
| [https://drive.google.com/file/d/16OoCqhh16BKQzyF-HM8RozigyJ3BBVxA/view?usp=sharing 11 Sept]
|| The perceptron algorithm in the agnostic setting. Kernels. The standard optimal algorithm.
|| [https://www.dropbox.com/s/sy959ee81mov5cr/02slides.pdf?dl=0 sl02]
|| [https://www.dropbox.com/s/0029k15cbnxj2v1/02book_sequentialOptimalAlgorithm.pdf?dl=0 ch02] [https://www.dropbox.com/s/eggk7kctgox8aza/03book_perceptron.pdf?dl=0 ch03]
|| [https://www.dropbox.com/s/415nws7qi589bme/02sem.pdf?dl=0 02prob (23 Sept)]
|| [https://www.dropbox.com/s/ofcctflbnxt0kx3/02sol.pdf?dl=0 02sol]
|-
| 18 Sept (rec to do)
|| Prediction with expert advice and the exponentially weighted majority algorithm. Recap probability theory.
|| [https://www.dropbox.com/s/a60p9b76cxusgqy/03slides.pdf?dl=0 sl03]
|| [https://www.dropbox.com/s/ytl6q83q6gkax3w/04book_predictionWithExperts.pdf?dl=0 ch04] [https://www.dropbox.com/s/l11afq1d0qn6za7/05book_introProbability.pdf?dl=0 ch05]
|| [https://www.dropbox.com/s/nsrcy3yxgey67lp/03sem.pdf?dl=0 03prob(30 Sept)]
|| [https://www.dropbox.com/s/bg9nd01h1fhzjsi/03sol.pdf?dl=0 03sol]
|-
|
|| ''Part 2. Risk bounds for binary classification''
|-
| [https://drive.google.com/file/d/1RHz8NgfianUQFlx8VswjiiPRvt0DoBvc/view?usp=sharing 25 Sept]
|| Sample complexity in the realizable setting, simple examples and bounds using VC-dimension
|| [https://www.dropbox.com/s/pi0f3wab1xna6d7/04slides.pdf?dl=0 sl04]
|| [https://www.dropbox.com/s/8xrgcugs4xv2r2p/06book_sampleComplexity.pdf?dl=0 ch06]
|| [https://www.dropbox.com/s/7qn2yz5fxc93rez/04sem.pdf?dl=0 04prob]
|| [https://www.dropbox.com/s/xm3nhgj5d6h49nz/04sol.pdf?dl=0 04sol]
|-
| [https://drive.google.com/drive/folders/1jjyJ3eIaed64ogpR11g8M44IOikt5Mj2?usp=sharing 2 Oct]
|| Growth functions, VC-dimension and the characterization of sample comlexity with VC-dimensions
|| [https://www.dropbox.com/s/rpnh6288rdb3j8m/05slides.pdf?dl=0 sl05]
|| [https://www.dropbox.com/s/ctc48w1d2vvyiyt/07book_growthFunctions.pdf?dl=0 ch07] [https://www.dropbox.com/s/jofixf9tstz0f8z/08book_VCdimension.pdf?dl=0 ch08]
|| [https://www.dropbox.com/s/zbyqxy3qp3pz79i/05sem.pdf?dl=0 05prob]
|| [https://www.dropbox.com/s/a8efm18dof2zeox/05sol.pdf?dl=0 05sol]
|-
| [https://drive.google.com/file/d/17zynIg_CZ6cCNBig5QXmBx7VFS8peyuU/view?usp=sharing 9 Oct]
|| Risk decomposition and the fundamental theorem of statistical learning theory
|| [https://www.dropbox.com/s/jxijka88vfanv5n/06slides.pdf?dl=0 sl06]
|| [https://www.dropbox.com/s/r44bwxz34qj98gg/09book_riskBounds.pdf?dl=0 ch09]
|| [https://www.dropbox.com/s/x87txc8v5v6u8vb/06sem.pdf?dl=0 06prob]
|| [https://www.dropbox.com/s/ydlqu8oce3xj6ix/06sol.pdf?dl=0 06sol]
|-
| 16 Oct
|| Bounded differences inequality and Rademacher complexity
|| [https://www.dropbox.com/s/kfithyq0dgcq6h8/07slides.pdf?dl=0 sl07]
|| [https://www.dropbox.com/s/5quc1jfkrvm3t71/10book_measureConcentration.pdf?dl=0 ch10] [https://www.dropbox.com/s/km0fns8n3aihauv/11book_RademacherComplexity.pdf?dl=0 ch11]
|| [https://www.dropbox.com/s/d1rsxceqmbk5llw/07sem.pdf?dl=0 07prob]
|| [https://www.dropbox.com/s/sftaa8b92ru3ii5/07sol.pdf?dl=0 07sol]
|-
| [https://drive.google.com/file/d/1L-BeDxhoHcoDrdlVTlfoMFwnWXKV46cr/view?usp=sharing 30 Oct]
|| Simple regression, support vector machines, margin risk bounds, and neural nets
|| [https://www.dropbox.com/s/0xrhe4732d0jshb/08slides.pdf?dl=0 sl08]
|| [https://www.dropbox.com/s/cvqlwst3e69709t/12book_regression.pdf?dl=0 ch12] [https://www.dropbox.com/s/dwwxgriiaj4efn0/13book_SVM.pdf?dl=0 ch13]
|| [https://www.dropbox.com/s/qqdbrh2ll0dv03a/08sem.pdf?dl=0 08prob]
|| [https://www.dropbox.com/s/9o8fyd0ff735hxu/08sol.pdf?dl=0 08sol]
|-
| [https://youtu.be/9FhFxLHR4eE 6 Nov]
|| Kernels: risk bounds, RKHS, representer theorem, design
|| [https://www.dropbox.com/s/nhqtbekclekf6k7/09slides.pdf?dl=0 sl09]
|| [https://www.dropbox.com/s/bpb9ijn2p7k19j3/14book_kernels.pdf?dl=0 ch14]
|| [https://www.dropbox.com/s/d2dmh017lw207ns/09sem.pdf?dl=0 09prob] (Nov 23)
|| [https://www.dropbox.com/s/2wq9mxrqchsqujr/09sol.pdf?dl=0 09sol]
|-
| [https://youtu.be/ZBHe5RhTuzI 13 Nov]
|| AdaBoost and risk bounds
|| [https://www.dropbox.com/s/umum3kd9439dt42/10slides.pdf?dl=0 sl10]
|| Mohri et al, chapt 7
|| [https://www.dropbox.com/s/j8s197e0mjv9qla/10sem.pdf?dl=0 10prob] (Nov 23)
|| [https://www.dropbox.com/s/7lw1u8750k7s8qt/10sol.pdf?dl=0 10sol]
|-
|
|| ''Part 3. Other topics''
|-
| [https://youtu.be/L4o7dXcaQrk 20 Nov]
|| Clustering
|| [https://www.dropbox.com/s/5a9flvg95iihz7m/11slides.pdf?dl=0 sl11]
|| Mohri et al, ch7; [https://people.csail.mit.edu/dsontag/courses/ml12/slides/lecture14.pdf lecture]
|| [https://www.dropbox.com/s/a9459keof3omav1/11sem.pdf?dl=0 11prob]
|| [https://www.dropbox.com/s/kredac52pbn7qvk/11sol.pdf?dl=0 11sol]
|-
| [https://youtu.be/FN6l4Ceq5lE 27 Nov]
|| Dimensionality reduction and the Johnson-Lindenstrauss lemma
|| [https://www.dropbox.com/s/wbgwwk7a9mjo1bv/12slides.pdf?dl=0 sl12]
|| Mohri et al, ch15; [https://ramanlab.wustl.edu/Lectures/Lecture12_LDA_CCA.pdf lecture]
|| [https://www.dropbox.com/s/c5anx2htaw9rslr/12sem.pdf?dl=0 12prob]
||
|-
| 4 Dec
|| No lecture
||
||
||
||
|-
| 11 Dec
|| Colloquium
||
||
||
||

|}



The lectures in October and November are based on the book:
Foundations of machine learning 2nd ed, Mehryar Mohri, Afshin Rostamizadeh, and Ameet Talwalker, 2018. This book can be downloaded from http://gen.lib.rus.ec/ .

== Office hours ==

{| class="wikitable"
|-
! Person !! Monday !! Tuesday !! Wednesday !! Thursday !! Friday !!
|-
| [https://www.hse.ru/en/org/persons/160550073 Bruno Bauwens], [https://zoom.us/j/5579743402 Zoom] || || 12h30-14h30 || || || 14h-20h || Room S834 Pokrovkaya 11
|-
| [https://www.hse.ru/org/persons/225553845 Nikita Lukianenko], [https://t.me/vaulty Telegram] || || 14h30-16h30 || 14h30-16h30 || || || Room S831 Pokrovkaya 11
|-
|}

It is always good to send an email in advance. Questions and feedback are welcome.

Statistical learning theory 2021

2021-11-30T13:17:54Z

РќРёРєРёС‚Р° Р›СѓРєСЊСЏРЅРµРЅРєРѕ: /* Course materials */

== General Information ==

[https://www.dropbox.com/s/a8dd33ousa76qad/grading.pdf?dl=0 Grading]

Teachers: [https://www.hse.ru/en/org/persons/160550073 Bruno Bauwens] and [https://www.hse.ru/en/org/persons/225553845 Nikita Lukianenko]

Lectures: Saturday 14:40 - 16:00. The lectures are [https://us02web.zoom.us/j/82173400975?pwd=L1lhTzFTc2lGem5BVFdRcFEyVUhqZz09 here] in zoom.

Seminars: Tuesday 16:20 - 17:40. The seminars are [https://meet.google.com/ber-yzns-hxz here] in google.meet.

Practical information on a telegram group. [https://t.me/joinchat/IER2-8hc0wUxNDQ0 Join here.]

The course is similar [http://wiki.cs.hse.ru/Statistical_learning_theory_2020 last year], except for the order of topics and part 3.

== Colloquium ==

Saturday December 11

[https://www.dropbox.com/s/u8hyo1omvaoujle/colloqQuest.pdf?dl=0 rules and list of questions] updated Nov 27

== Homeworks ==

Email to brbauwens-at-gmail.com. Start the subject line with SLT-HW. [https://www.dropbox.com/s/taskzhu0nj5motd/scores.ods?dl=0 Results]

Deadline before the lecture, every other lecture.

25 Sept: see problem lists 1 and 2 
09 Oct: see problem lists 3 and 4 
29 Oct: see problem lists 5 and 6 
13 Nov: see problem lists 7 and 8 
30 Nov, 08:00 [extended]: see problem lists 9 and 10 Update 23 Nov: exercises 9.4 and 10.5b. 
<s>11 Dec: see problem lists 11 and 12 </s> 

== Course materials ==

{| class="wikitable"
|-
! Video !! Summary !! Slides !! Lecture notes !! Problem list !! Solutions
|-
|
|| ''Part 1. Online learning''
|-
| [https://drive.google.com/file/d/1WL9LSNDD1B_q6LdpfDQ8BPluNfhjWrD9/view?usp=sharing 4 Sept]
|| Lecture: philosophy. Seminar: the online mistake bound model, the weighted majority, and perceptron algorithms [https://drive.google.com/drive/folders/1NXiLbhmO2Ml7jFmnLtjqhOgCoHg7yn9T?usp=sharing movies]
|| [https://www.dropbox.com/s/uk9awkfa827pmtf/01allSlides.pdf?dl=0 sl01]
|| [https://www.dropbox.com/s/uvsfzb997kantoa/00book_intro.pdf?dl=0 ch00] [https://www.dropbox.com/s/6ah70h5loyrz5lx/01book_onlineMistakeBound.pdf?dl=0 ch01]
|| [https://www.dropbox.com/s/aoma8ma8mkd3885/01sem.pdf?dl=0 01prob (9 Sept)]
|| [https://www.dropbox.com/s/sqzqlrtzr2nu8cq/01sol.pdf?dl=0 01sol]
|-
| [https://drive.google.com/file/d/16OoCqhh16BKQzyF-HM8RozigyJ3BBVxA/view?usp=sharing 11 Sept]
|| The perceptron algorithm in the agnostic setting. Kernels. The standard optimal algorithm.
|| [https://www.dropbox.com/s/sy959ee81mov5cr/02slides.pdf?dl=0 sl02]
|| [https://www.dropbox.com/s/0029k15cbnxj2v1/02book_sequentialOptimalAlgorithm.pdf?dl=0 ch02] [https://www.dropbox.com/s/eggk7kctgox8aza/03book_perceptron.pdf?dl=0 ch03]
|| [https://www.dropbox.com/s/415nws7qi589bme/02sem.pdf?dl=0 02prob (23 Sept)]
|| [https://www.dropbox.com/s/ofcctflbnxt0kx3/02sol.pdf?dl=0 02sol]
|-
| 18 Sept (rec to do)
|| Prediction with expert advice and the exponentially weighted majority algorithm. Recap probability theory.
|| [https://www.dropbox.com/s/a60p9b76cxusgqy/03slides.pdf?dl=0 sl03]
|| [https://www.dropbox.com/s/ytl6q83q6gkax3w/04book_predictionWithExperts.pdf?dl=0 ch04] [https://www.dropbox.com/s/l11afq1d0qn6za7/05book_introProbability.pdf?dl=0 ch05]
|| [https://www.dropbox.com/s/nsrcy3yxgey67lp/03sem.pdf?dl=0 03prob(30 Sept)]
|| [https://www.dropbox.com/s/bg9nd01h1fhzjsi/03sol.pdf?dl=0 03sol]
|-
|
|| ''Part 2. Risk bounds for binary classification''
|-
| [https://drive.google.com/file/d/1RHz8NgfianUQFlx8VswjiiPRvt0DoBvc/view?usp=sharing 25 Sept]
|| Sample complexity in the realizable setting, simple examples and bounds using VC-dimension
|| [https://www.dropbox.com/s/pi0f3wab1xna6d7/04slides.pdf?dl=0 sl04]
|| [https://www.dropbox.com/s/8xrgcugs4xv2r2p/06book_sampleComplexity.pdf?dl=0 ch06]
|| [https://www.dropbox.com/s/7qn2yz5fxc93rez/04sem.pdf?dl=0 04prob]
|| [https://www.dropbox.com/s/xm3nhgj5d6h49nz/04sol.pdf?dl=0 04sol]
|-
| [https://drive.google.com/drive/folders/1jjyJ3eIaed64ogpR11g8M44IOikt5Mj2?usp=sharing 2 Oct]
|| Growth functions, VC-dimension and the characterization of sample comlexity with VC-dimensions
|| [https://www.dropbox.com/s/rpnh6288rdb3j8m/05slides.pdf?dl=0 sl05]
|| [https://www.dropbox.com/s/ctc48w1d2vvyiyt/07book_growthFunctions.pdf?dl=0 ch07] [https://www.dropbox.com/s/jofixf9tstz0f8z/08book_VCdimension.pdf?dl=0 ch08]
|| [https://www.dropbox.com/s/zbyqxy3qp3pz79i/05sem.pdf?dl=0 05prob]
|| [https://www.dropbox.com/s/a8efm18dof2zeox/05sol.pdf?dl=0 05sol]
|-
| [https://drive.google.com/file/d/17zynIg_CZ6cCNBig5QXmBx7VFS8peyuU/view?usp=sharing 9 Oct]
|| Risk decomposition and the fundamental theorem of statistical learning theory
|| [https://www.dropbox.com/s/jxijka88vfanv5n/06slides.pdf?dl=0 sl06]
|| [https://www.dropbox.com/s/r44bwxz34qj98gg/09book_riskBounds.pdf?dl=0 ch09]
|| [https://www.dropbox.com/s/x87txc8v5v6u8vb/06sem.pdf?dl=0 06prob]
|| [https://www.dropbox.com/s/ydlqu8oce3xj6ix/06sol.pdf?dl=0 06sol]
|-
| 16 Oct
|| Bounded differences inequality and Rademacher complexity
|| [https://www.dropbox.com/s/kfithyq0dgcq6h8/07slides.pdf?dl=0 sl07]
|| [https://www.dropbox.com/s/5quc1jfkrvm3t71/10book_measureConcentration.pdf?dl=0 ch10] [https://www.dropbox.com/s/km0fns8n3aihauv/11book_RademacherComplexity.pdf?dl=0 ch11]
|| [https://www.dropbox.com/s/d1rsxceqmbk5llw/07sem.pdf?dl=0 07prob]
|| [https://www.dropbox.com/s/sftaa8b92ru3ii5/07sol.pdf?dl=0 07sol]
|-
| [https://drive.google.com/file/d/1L-BeDxhoHcoDrdlVTlfoMFwnWXKV46cr/view?usp=sharing 30 Oct]
|| Simple regression, support vector machines, margin risk bounds, and neural nets
|| [https://www.dropbox.com/s/0xrhe4732d0jshb/08slides.pdf?dl=0 sl08]
|| [https://www.dropbox.com/s/cvqlwst3e69709t/12book_regression.pdf?dl=0 ch12] [https://www.dropbox.com/s/dwwxgriiaj4efn0/13book_SVM.pdf?dl=0 ch13]
|| [https://www.dropbox.com/s/qqdbrh2ll0dv03a/08sem.pdf?dl=0 08prob]
|| [https://www.dropbox.com/s/9o8fyd0ff735hxu/08sol.pdf?dl=0 08sol]
|-
| [https://youtu.be/9FhFxLHR4eE 6 Nov]
|| Kernels: risk bounds, RKHS, representer theorem, design
|| [https://www.dropbox.com/s/nhqtbekclekf6k7/09slides.pdf?dl=0 sl09]
|| [https://www.dropbox.com/s/bpb9ijn2p7k19j3/14book_kernels.pdf?dl=0 ch14]
|| [https://www.dropbox.com/s/d2dmh017lw207ns/09sem.pdf?dl=0 09prob] (Nov 23)
|| [https://www.dropbox.com/s/2wq9mxrqchsqujr/09sol.pdf?dl=0 09sol]
|-
| [https://youtu.be/ZBHe5RhTuzI 13 Nov]
|| AdaBoost and risk bounds
|| [https://www.dropbox.com/s/umum3kd9439dt42/10slides.pdf?dl=0 sl10]
|| Mohri et al, chapt 7
|| [https://www.dropbox.com/s/j8s197e0mjv9qla/10sem.pdf?dl=0 10prob] (Nov 23)
|| [https://www.dropbox.com/s/7lw1u8750k7s8qt/10sol.pdf?dl=0 10sol]
|-
|
|| ''Part 3. Other topics''
|-
| [https://youtu.be/L4o7dXcaQrk 20 Nov]
|| Clustering
|| [https://www.dropbox.com/s/5a9flvg95iihz7m/11slides.pdf?dl=0 sl11]
|| Mohri et al, ch7; [https://people.csail.mit.edu/dsontag/courses/ml12/slides/lecture14.pdf lecture]
|| [https://www.dropbox.com/s/a9459keof3omav1/11sem.pdf?dl=0 11prob]
|| [https://www.dropbox.com/s/kredac52pbn7qvk/11sol.pdf?dl=0 11sol]
|-
| [https://youtu.be/FN6l4Ceq5lE 27 Nov]
|| Dimensionality reduction and the Johnson-Lindenstrauss lemma
|| [https://www.dropbox.com/s/wbgwwk7a9mjo1bv/12slides.pdf?dl=0 sl12]
|| Mohri et al, ch15; [https://ramanlab.wustl.edu/Lectures/Lecture12_LDA_CCA.pdf lecture]
|| [https://www.dropbox.com/s/c5anx2htaw9rslr/12sem.pdf?dl=0 12prob]
||
|-
| 4 Dec
|| No lecture
||
||
||
||
|-
| 11 Dec
|| Colloquium
||
||
||
||

|}



The lectures in October and November are based on the book:
Foundations of machine learning 2nd ed, Mehryar Mohri, Afshin Rostamizadeh, and Ameet Talwalker, 2018. This book can be downloaded from http://gen.lib.rus.ec/ .

== Office hours ==

{| class="wikitable"
|-
! Person !! Monday !! Tuesday !! Wednesday !! Thursday !! Friday !!
|-
| [https://www.hse.ru/en/org/persons/160550073 Bruno Bauwens], [https://zoom.us/j/5579743402 Zoom] || || 12h30-14h30 || || || 14h-20h || Room S834 Pokrovkaya 11
|-
| [https://www.hse.ru/org/persons/225553845 Nikita Lukianenko], [https://t.me/vaulty Telegram] || || 14h30-16h30 || 14h30-16h30 || || || Room S831 Pokrovkaya 11
|-
|}

It is always good to send an email in advance. Questions and feedback are welcome.

I am traveling from Sept 12 -- Sept 30 and Oct 16 -- Oct 26. On Fridays I'm available till 16h30.

Statistical learning theory 2021

2021-11-27T17:34:49Z

РќРёРєРёС‚Р° Р›СѓРєСЊСЏРЅРµРЅРєРѕ:

== General Information ==

[https://www.dropbox.com/s/a8dd33ousa76qad/grading.pdf?dl=0 Grading]

Teachers: [https://www.hse.ru/en/org/persons/160550073 Bruno Bauwens] and [https://www.hse.ru/en/org/persons/225553845 Nikita Lukianenko]

Lectures: Saturday 14:40 - 16:00. The lectures are [https://us02web.zoom.us/j/82173400975?pwd=L1lhTzFTc2lGem5BVFdRcFEyVUhqZz09 here] in zoom.

Seminars: Tuesday 16:20 - 17:40. The seminars are [https://meet.google.com/ber-yzns-hxz here] in google.meet.

Practical information on a telegram group. [https://t.me/joinchat/IER2-8hc0wUxNDQ0 Join here.]

The course is similar [http://wiki.cs.hse.ru/Statistical_learning_theory_2020 last year], except for the order of topics and part 3.

== Colloquium ==

Saturday December 11

[https://www.dropbox.com/s/u8hyo1omvaoujle/colloqQuest.pdf?dl=0 rules and list of questions] (updated Nov 22, questions from lectures 1-11)

== Homeworks ==

Email to brbauwens-at-gmail.com. Start the subject line with SLT-HW. [https://www.dropbox.com/s/taskzhu0nj5motd/scores.ods?dl=0 Results]

Deadline before the lecture, every other lecture.

25 Sept: see problem lists 1 and 2 
09 Oct: see problem lists 3 and 4 
29 Oct: see problem lists 5 and 6 
13 Nov: see problem lists 7 and 8 
30 Nov, 08:00 [extended]: see problem lists 9 and 10 Update 23 Nov: exercises 9.4 and 10.5b. 
<s>11 Dec: see problem lists 11 and 12 </s> 

== Course materials ==

{| class="wikitable"
|-
! Video !! Summary !! Slides !! Lecture notes !! Problem list !! Solutions
|-
|
|| ''Part 1. Online learning''
|-
| [https://drive.google.com/file/d/1WL9LSNDD1B_q6LdpfDQ8BPluNfhjWrD9/view?usp=sharing 4 Sept]
|| Lecture: philosophy. Seminar: the online mistake bound model, the weighted majority, and perceptron algorithms [https://drive.google.com/drive/folders/1NXiLbhmO2Ml7jFmnLtjqhOgCoHg7yn9T?usp=sharing movies]
|| [https://www.dropbox.com/s/uk9awkfa827pmtf/01allSlides.pdf?dl=0 sl01]
|| [https://www.dropbox.com/s/uvsfzb997kantoa/00book_intro.pdf?dl=0 ch00] [https://www.dropbox.com/s/6ah70h5loyrz5lx/01book_onlineMistakeBound.pdf?dl=0 ch01]
|| [https://www.dropbox.com/s/aoma8ma8mkd3885/01sem.pdf?dl=0 01prob (9 Sept)]
|| [https://www.dropbox.com/s/sqzqlrtzr2nu8cq/01sol.pdf?dl=0 01sol]
|-
| [https://drive.google.com/file/d/16OoCqhh16BKQzyF-HM8RozigyJ3BBVxA/view?usp=sharing 11 Sept]
|| The perceptron algorithm in the agnostic setting. Kernels. The standard optimal algorithm.
|| [https://www.dropbox.com/s/sy959ee81mov5cr/02slides.pdf?dl=0 sl02]
|| [https://www.dropbox.com/s/0029k15cbnxj2v1/02book_sequentialOptimalAlgorithm.pdf?dl=0 ch02] [https://www.dropbox.com/s/eggk7kctgox8aza/03book_perceptron.pdf?dl=0 ch03]
|| [https://www.dropbox.com/s/415nws7qi589bme/02sem.pdf?dl=0 02prob (23 Sept)]
|| [https://www.dropbox.com/s/ofcctflbnxt0kx3/02sol.pdf?dl=0 02sol]
|-
| 18 Sept (rec to do)
|| Prediction with expert advice and the exponentially weighted majority algorithm. Recap probability theory.
|| [https://www.dropbox.com/s/a60p9b76cxusgqy/03slides.pdf?dl=0 sl03]
|| [https://www.dropbox.com/s/ytl6q83q6gkax3w/04book_predictionWithExperts.pdf?dl=0 ch04] [https://www.dropbox.com/s/l11afq1d0qn6za7/05book_introProbability.pdf?dl=0 ch05]
|| [https://www.dropbox.com/s/nsrcy3yxgey67lp/03sem.pdf?dl=0 03prob(30 Sept)]
|| [https://www.dropbox.com/s/bg9nd01h1fhzjsi/03sol.pdf?dl=0 03sol]
|-
|
|| ''Part 2. Risk bounds for binary classification''
|-
| [https://drive.google.com/file/d/1RHz8NgfianUQFlx8VswjiiPRvt0DoBvc/view?usp=sharing 25 Sept]
|| Sample complexity in the realizable setting, simple examples and bounds using VC-dimension
|| [https://www.dropbox.com/s/pi0f3wab1xna6d7/04slides.pdf?dl=0 sl04]
|| [https://www.dropbox.com/s/8xrgcugs4xv2r2p/06book_sampleComplexity.pdf?dl=0 ch06]
|| [https://www.dropbox.com/s/7qn2yz5fxc93rez/04sem.pdf?dl=0 04prob]
|| [https://www.dropbox.com/s/xm3nhgj5d6h49nz/04sol.pdf?dl=0 04sol]
|-
| [https://drive.google.com/drive/folders/1jjyJ3eIaed64ogpR11g8M44IOikt5Mj2?usp=sharing 2 Oct]
|| Growth functions, VC-dimension and the characterization of sample comlexity with VC-dimensions
|| [https://www.dropbox.com/s/rpnh6288rdb3j8m/05slides.pdf?dl=0 sl05]
|| [https://www.dropbox.com/s/ctc48w1d2vvyiyt/07book_growthFunctions.pdf?dl=0 ch07] [https://www.dropbox.com/s/jofixf9tstz0f8z/08book_VCdimension.pdf?dl=0 ch08]
|| [https://www.dropbox.com/s/zbyqxy3qp3pz79i/05sem.pdf?dl=0 05prob]
|| [https://www.dropbox.com/s/a8efm18dof2zeox/05sol.pdf?dl=0 05sol]
|-
| [https://drive.google.com/file/d/17zynIg_CZ6cCNBig5QXmBx7VFS8peyuU/view?usp=sharing 9 Oct]
|| Risk decomposition and the fundamental theorem of statistical learning theory
|| [https://www.dropbox.com/s/jxijka88vfanv5n/06slides.pdf?dl=0 sl06]
|| [https://www.dropbox.com/s/r44bwxz34qj98gg/09book_riskBounds.pdf?dl=0 ch09]
|| [https://www.dropbox.com/s/x87txc8v5v6u8vb/06sem.pdf?dl=0 06prob]
|| [https://www.dropbox.com/s/ydlqu8oce3xj6ix/06sol.pdf?dl=0 06sol]
|-
| 16 Oct
|| Bounded differences inequality and Rademacher complexity
|| [https://www.dropbox.com/s/kfithyq0dgcq6h8/07slides.pdf?dl=0 sl07]
|| [https://www.dropbox.com/s/5quc1jfkrvm3t71/10book_measureConcentration.pdf?dl=0 ch10] [https://www.dropbox.com/s/km0fns8n3aihauv/11book_RademacherComplexity.pdf?dl=0 ch11]
|| [https://www.dropbox.com/s/d1rsxceqmbk5llw/07sem.pdf?dl=0 07prob]
|| [https://www.dropbox.com/s/sftaa8b92ru3ii5/07sol.pdf?dl=0 07sol]
|-
| [https://drive.google.com/file/d/1L-BeDxhoHcoDrdlVTlfoMFwnWXKV46cr/view?usp=sharing 30 Oct]
|| Simple regression, support vector machines, margin risk bounds, and neural nets
|| [https://www.dropbox.com/s/0xrhe4732d0jshb/08slides.pdf?dl=0 sl08]
|| [https://www.dropbox.com/s/cvqlwst3e69709t/12book_regression.pdf?dl=0 ch12] [https://www.dropbox.com/s/dwwxgriiaj4efn0/13book_SVM.pdf?dl=0 ch13]
|| [https://www.dropbox.com/s/qqdbrh2ll0dv03a/08sem.pdf?dl=0 08prob]
|| [https://www.dropbox.com/s/9o8fyd0ff735hxu/08sol.pdf?dl=0 08sol]
|-
| [https://youtu.be/9FhFxLHR4eE 6 Nov]
|| Kernels: risk bounds, RKHS, representer theorem, design
|| [https://www.dropbox.com/s/nhqtbekclekf6k7/09slides.pdf?dl=0 sl09]
|| [https://www.dropbox.com/s/bpb9ijn2p7k19j3/14book_kernels.pdf?dl=0 ch14]
|| [https://www.dropbox.com/s/d2dmh017lw207ns/09sem.pdf?dl=0 09prob] (Nov 23)
|| [https://www.dropbox.com/s/2wq9mxrqchsqujr/09sol.pdf?dl=0 09sol]
|-
| [https://youtu.be/ZBHe5RhTuzI 13 Nov]
|| AdaBoost and risk bounds
|| [https://www.dropbox.com/s/umum3kd9439dt42/10slides.pdf?dl=0 sl10]
|| Mohri et al, chapt 7
|| [https://www.dropbox.com/s/j8s197e0mjv9qla/10sem.pdf?dl=0 10prob] (Nov 23)
|| [https://www.dropbox.com/s/7lw1u8750k7s8qt/10sol.pdf?dl=0 10sol]
|-
|
|| ''Part 3. Other topics''
|-
| [https://youtu.be/L4o7dXcaQrk 20 Nov]
|| Clustering
|| [https://www.dropbox.com/s/5a9flvg95iihz7m/11slides.pdf?dl=0 sl11]
|| Mohri et al, ch7; [https://people.csail.mit.edu/dsontag/courses/ml12/slides/lecture14.pdf lecture]
|| [https://www.dropbox.com/s/a9459keof3omav1/11sem.pdf?dl=0 11prob]
|| [https://www.dropbox.com/s/kredac52pbn7qvk/11sol.pdf?dl=0 11sol]
|-
| [https://youtu.be/FN6l4Ceq5lE 27 Nov]
|| Dimensionality reduction and the Johnson-Lindenstrauss lemma
|| [https://www.dropbox.com/s/wbgwwk7a9mjo1bv/12slides.pdf?dl=0 sl12]
|| Mohri et al, ch15; [https://ramanlab.wustl.edu/Lectures/Lecture12_LDA_CCA.pdf lecture]
||
||
|-
| 4 Dec
|| No lecture
||
||
||
||
|-
| 11 Dec
|| Colloquium
||
||
||
||

|}



The lectures in October and November are based on the book:
Foundations of machine learning 2nd ed, Mehryar Mohri, Afshin Rostamizadeh, and Ameet Talwalker, 2018. This book can be downloaded from http://gen.lib.rus.ec/ .

== Office hours ==

{| class="wikitable"
|-
! Person !! Monday !! Tuesday !! Wednesday !! Thursday !! Friday !!
|-
| [https://www.hse.ru/en/org/persons/160550073 Bruno Bauwens], [https://zoom.us/j/5579743402 Zoom] || || 12h30-14h30 || || || 14h-20h || Room S834 Pokrovkaya 11
|-
| [https://www.hse.ru/org/persons/225553845 Nikita Lukianenko], [https://t.me/vaulty Telegram] || || 14h30-16h30 || 14h30-16h30 || || || Room S831 Pokrovkaya 11
|-
|}

It is always good to send an email in advance. Questions and feedback are welcome.

I am traveling from Sept 12 -- Sept 30 and Oct 16 -- Oct 26. On Fridays I'm available till 16h30.

Statistical learning theory 2021

2021-11-27T16:56:03Z

РќРёРєРёС‚Р° Р›СѓРєСЊСЏРЅРµРЅРєРѕ:

== General Information ==

[https://www.dropbox.com/s/a8dd33ousa76qad/grading.pdf?dl=0 Grading]

Teachers: [https://www.hse.ru/en/org/persons/160550073 Bruno Bauwens] and [https://www.hse.ru/en/org/persons/225553845 Nikita Lukianenko]

Lectures: Saturday 14:40 - 16:00. The lectures are [https://us02web.zoom.us/j/82173400975?pwd=L1lhTzFTc2lGem5BVFdRcFEyVUhqZz09 here] in zoom.

Seminars: Tuesday 16:20 - 17:40. The seminars are [https://meet.google.com/ber-yzns-hxz here] in google.meet.

Practical information on a telegram group. [https://t.me/joinchat/IER2-8hc0wUxNDQ0 Join here.]

The course is similar [http://wiki.cs.hse.ru/Statistical_learning_theory_2020 last year], except for the order of topics and part 3.

== Colloquium ==

Saturday December 11

[https://www.dropbox.com/s/u8hyo1omvaoujle/colloqQuest.pdf?dl=0 rules and list of questions] (updated Nov 22, questions from lectures 1-11)

== Homeworks ==

Email to brbauwens-at-gmail.com. Start the subject line with SLT-HW. [https://www.dropbox.com/s/taskzhu0nj5motd/scores.ods?dl=0 Results]

Deadline before the lecture, every other lecture.

25 Sept: see problem lists 1 and 2 
09 Oct: see problem lists 3 and 4 
29 Oct: see problem lists 5 and 6 
13 Nov: see problem lists 7 and 8 
30 Nov, 08:00 [extended]: see problem lists 9 and 10 Update 23 Nov: exercises 9.4 and 10.5b. 
<s>11 Dec: see problem lists 11 and 12 </s> 

== Course materials ==

{| class="wikitable"
|-
! Video !! Summary !! Slides !! Lecture notes !! Problem list !! Solutions
|-
|
|| ''Part 1. Online learning''
|-
| [https://drive.google.com/file/d/1WL9LSNDD1B_q6LdpfDQ8BPluNfhjWrD9/view?usp=sharing 4 Sept]
|| Lecture: philosophy. Seminar: the online mistake bound model, the weighted majority, and perceptron algorithms [https://drive.google.com/drive/folders/1NXiLbhmO2Ml7jFmnLtjqhOgCoHg7yn9T?usp=sharing movies]
|| [https://www.dropbox.com/s/uk9awkfa827pmtf/01allSlides.pdf?dl=0 sl01]
|| [https://www.dropbox.com/s/uvsfzb997kantoa/00book_intro.pdf?dl=0 ch00] [https://www.dropbox.com/s/6ah70h5loyrz5lx/01book_onlineMistakeBound.pdf?dl=0 ch01]
|| [https://www.dropbox.com/s/aoma8ma8mkd3885/01sem.pdf?dl=0 01prob (9 Sept)]
|| [https://www.dropbox.com/s/sqzqlrtzr2nu8cq/01sol.pdf?dl=0 01sol]
|-
| [https://drive.google.com/file/d/16OoCqhh16BKQzyF-HM8RozigyJ3BBVxA/view?usp=sharing 11 Sept]
|| The perceptron algorithm in the agnostic setting. Kernels. The standard optimal algorithm.
|| [https://www.dropbox.com/s/sy959ee81mov5cr/02slides.pdf?dl=0 sl02]
|| [https://www.dropbox.com/s/0029k15cbnxj2v1/02book_sequentialOptimalAlgorithm.pdf?dl=0 ch02] [https://www.dropbox.com/s/eggk7kctgox8aza/03book_perceptron.pdf?dl=0 ch03]
|| [https://www.dropbox.com/s/415nws7qi589bme/02sem.pdf?dl=0 02prob (23 Sept)]
|| [https://www.dropbox.com/s/ofcctflbnxt0kx3/02sol.pdf?dl=0 02sol]
|-
| 18 Sept (rec to do)
|| Prediction with expert advice and the exponentially weighted majority algorithm. Recap probability theory.
|| [https://www.dropbox.com/s/a60p9b76cxusgqy/03slides.pdf?dl=0 sl03]
|| [https://www.dropbox.com/s/ytl6q83q6gkax3w/04book_predictionWithExperts.pdf?dl=0 ch04] [https://www.dropbox.com/s/l11afq1d0qn6za7/05book_introProbability.pdf?dl=0 ch05]
|| [https://www.dropbox.com/s/nsrcy3yxgey67lp/03sem.pdf?dl=0 03prob(30 Sept)]
|| [https://www.dropbox.com/s/bg9nd01h1fhzjsi/03sol.pdf?dl=0 03sol]
|-
|
|| ''Part 2. Risk bounds for binary classification''
|-
| [https://drive.google.com/file/d/1RHz8NgfianUQFlx8VswjiiPRvt0DoBvc/view?usp=sharing 25 Sept]
|| Sample complexity in the realizable setting, simple examples and bounds using VC-dimension
|| [https://www.dropbox.com/s/pi0f3wab1xna6d7/04slides.pdf?dl=0 sl04]
|| [https://www.dropbox.com/s/8xrgcugs4xv2r2p/06book_sampleComplexity.pdf?dl=0 ch06]
|| [https://www.dropbox.com/s/7qn2yz5fxc93rez/04sem.pdf?dl=0 04prob]
|| [https://www.dropbox.com/s/xm3nhgj5d6h49nz/04sol.pdf?dl=0 04sol]
|-
| [https://drive.google.com/drive/folders/1jjyJ3eIaed64ogpR11g8M44IOikt5Mj2?usp=sharing 2 Oct]
|| Growth functions, VC-dimension and the characterization of sample comlexity with VC-dimensions
|| [https://www.dropbox.com/s/rpnh6288rdb3j8m/05slides.pdf?dl=0 sl05]
|| [https://www.dropbox.com/s/ctc48w1d2vvyiyt/07book_growthFunctions.pdf?dl=0 ch07] [https://www.dropbox.com/s/jofixf9tstz0f8z/08book_VCdimension.pdf?dl=0 ch08]
|| [https://www.dropbox.com/s/zbyqxy3qp3pz79i/05sem.pdf?dl=0 05prob]
|| [https://www.dropbox.com/s/a8efm18dof2zeox/05sol.pdf?dl=0 05sol]
|-
| [https://drive.google.com/file/d/17zynIg_CZ6cCNBig5QXmBx7VFS8peyuU/view?usp=sharing 9 Oct]
|| Risk decomposition and the fundamental theorem of statistical learning theory
|| [https://www.dropbox.com/s/jxijka88vfanv5n/06slides.pdf?dl=0 sl06]
|| [https://www.dropbox.com/s/r44bwxz34qj98gg/09book_riskBounds.pdf?dl=0 ch09]
|| [https://www.dropbox.com/s/x87txc8v5v6u8vb/06sem.pdf?dl=0 06prob]
|| [https://www.dropbox.com/s/ydlqu8oce3xj6ix/06sol.pdf?dl=0 06sol]
|-
| 16 Oct
|| Bounded differences inequality and Rademacher complexity
|| [https://www.dropbox.com/s/kfithyq0dgcq6h8/07slides.pdf?dl=0 sl07]
|| [https://www.dropbox.com/s/5quc1jfkrvm3t71/10book_measureConcentration.pdf?dl=0 ch10] [https://www.dropbox.com/s/km0fns8n3aihauv/11book_RademacherComplexity.pdf?dl=0 ch11]
|| [https://www.dropbox.com/s/d1rsxceqmbk5llw/07sem.pdf?dl=0 07prob]
|| [https://www.dropbox.com/s/sftaa8b92ru3ii5/07sol.pdf?dl=0 07sol]
|-
| [https://drive.google.com/file/d/1L-BeDxhoHcoDrdlVTlfoMFwnWXKV46cr/view?usp=sharing 30 Oct]
|| Simple regression, support vector machines, margin risk bounds, and neural nets
|| [https://www.dropbox.com/s/0xrhe4732d0jshb/08slides.pdf?dl=0 sl08]
|| [https://www.dropbox.com/s/cvqlwst3e69709t/12book_regression.pdf?dl=0 ch12] [https://www.dropbox.com/s/dwwxgriiaj4efn0/13book_SVM.pdf?dl=0 ch13]
|| [https://www.dropbox.com/s/qqdbrh2ll0dv03a/08sem.pdf?dl=0 08prob]
|| [https://www.dropbox.com/s/9o8fyd0ff735hxu/08sol.pdf?dl=0 08sol]
|-
| [https://youtu.be/9FhFxLHR4eE 6 Nov]
|| Kernels: risk bounds, RKHS, representer theorem, design
|| [https://www.dropbox.com/s/nhqtbekclekf6k7/09slides.pdf?dl=0 sl09]
|| [https://www.dropbox.com/s/bpb9ijn2p7k19j3/14book_kernels.pdf?dl=0 ch14]
|| [https://www.dropbox.com/s/d2dmh017lw207ns/09sem.pdf?dl=0 09prob] (Nov 23)
|| [https://www.dropbox.com/s/2wq9mxrqchsqujr/09sol.pdf?dl=0 09sol]
|-
| [https://youtu.be/ZBHe5RhTuzI 13 Nov]
|| AdaBoost and risk bounds
|| [https://www.dropbox.com/s/umum3kd9439dt42/10slides.pdf?dl=0 sl10]
|| Mohri et al, chapt 7
|| [https://www.dropbox.com/s/j8s197e0mjv9qla/10sem.pdf?dl=0 10prob] (Nov 23)
|| [https://www.dropbox.com/s/7lw1u8750k7s8qt/10sol.pdf?dl=0 10sol]
|-
|
|| ''Part 3. Other topics''
|-
| [https://youtu.be/L4o7dXcaQrk 20 Nov]
|| Clustering
|| [https://www.dropbox.com/s/5a9flvg95iihz7m/11slides.pdf?dl=0 sl11]
|| Mohri et al, ch7; [https://people.csail.mit.edu/dsontag/courses/ml12/slides/lecture14.pdf lecture]
|| [https://www.dropbox.com/s/a9459keof3omav1/11sem.pdf?dl=0 11prob]
|| [https://www.dropbox.com/s/kredac52pbn7qvk/11sol.pdf?dl=0 11sol]
|-
| 27 Nov
|| Dimensionality reduction and the Johnson-Lindenstrauss lemma
|| [https://www.dropbox.com/s/wbgwwk7a9mjo1bv/12slides.pdf?dl=0 sl12]
|| Mohri et al, ch15; [https://ramanlab.wustl.edu/Lectures/Lecture12_LDA_CCA.pdf lecture]
||
||
|-
| 4 Dec
|| No lecture
||
||
||
||
|-
| 11 Dec
|| Colloquium
||
||
||
||

|}



The lectures in October and November are based on the book:
Foundations of machine learning 2nd ed, Mehryar Mohri, Afshin Rostamizadeh, and Ameet Talwalker, 2018. This book can be downloaded from http://gen.lib.rus.ec/ .

== Office hours ==

{| class="wikitable"
|-
! Person !! Monday !! Tuesday !! Wednesday !! Thursday !! Friday !!
|-
| [https://www.hse.ru/en/org/persons/160550073 Bruno Bauwens], [https://zoom.us/j/5579743402 Zoom] || || 12h30-14h30 || || || 14h-20h || Room S834 Pokrovkaya 11
|-
| [https://www.hse.ru/org/persons/225553845 Nikita Lukianenko], [https://t.me/vaulty Telegram] || || 14h30-16h30 || 14h30-16h30 || || || Room S831 Pokrovkaya 11
|-
|}

It is always good to send an email in advance. Questions and feedback are welcome.

I am traveling from Sept 12 -- Sept 30 and Oct 16 -- Oct 26. On Fridays I'm available till 16h30.

Statistical learning theory 2021

2021-11-20T18:56:55Z

РќРёРєРёС‚Р° Р›СѓРєСЊСЏРЅРµРЅРєРѕ:

== General Information ==

[https://www.dropbox.com/s/a8dd33ousa76qad/grading.pdf?dl=0 Grading]

Teachers: [https://www.hse.ru/en/org/persons/160550073 Bruno Bauwens] and [https://www.hse.ru/en/org/persons/225553845 Nikita Lukianenko]

Lectures: Saturday 14:40 - 16:00. The lectures are [https://us02web.zoom.us/j/82173400975?pwd=L1lhTzFTc2lGem5BVFdRcFEyVUhqZz09 here] in zoom.

Seminars: Tuesday 16:20 - 17:40. The seminars are [https://meet.google.com/ber-yzns-hxz here] in google.meet.

See [https://ruz.hse.ru/ruz/main ruz] for the rooms.

Practical information on a telegram group. [https://t.me/joinchat/IER2-8hc0wUxNDQ0 Join here.]

The course is similar [http://wiki.cs.hse.ru/Statistical_learning_theory_2020 last year], except for the order of topics and part 3.

== Homeworks ==

Email to brbauwens-at-gmail.com. Start the subject line with SLT-HW. [https://www.dropbox.com/s/taskzhu0nj5motd/scores.ods?dl=0 Results]

Deadline before the lecture, every other lecture.

25 Sept: see problem lists 1 and 2 
09 Oct: see problem lists 3 and 4 
29 Oct: see problem lists 5 and 6 
13 Nov: see problem lists 7 and 8 
27 Nov: see problem lists 9 and 10 
11 Dec: see problem lists 11 and 12 

== Course materials ==

{| class="wikitable"
|-
! Video !! Summary !! Slides !! Lecture notes !! Problem list !! Solutions
|-
|
|| ''Part 1. Online learning''
|-
| [https://drive.google.com/file/d/1WL9LSNDD1B_q6LdpfDQ8BPluNfhjWrD9/view?usp=sharing 4 Sept]
|| Lecture: philosophy. Seminar: the online mistake bound model, the weighted majority, and perceptron algorithms [https://drive.google.com/drive/folders/1NXiLbhmO2Ml7jFmnLtjqhOgCoHg7yn9T?usp=sharing movies]
|| [https://www.dropbox.com/s/uk9awkfa827pmtf/01allSlides.pdf?dl=0 01sl]
|| [https://www.dropbox.com/s/uvsfzb997kantoa/00book_intro.pdf?dl=0 00ch] [https://www.dropbox.com/s/6ah70h5loyrz5lx/01book_onlineMistakeBound.pdf?dl=0 01ch]
|| [https://www.dropbox.com/s/aoma8ma8mkd3885/01sem.pdf?dl=0 01prob (9 Sept)]
|| [https://www.dropbox.com/s/sqzqlrtzr2nu8cq/01sol.pdf?dl=0 01sol]
|-
| [https://drive.google.com/file/d/16OoCqhh16BKQzyF-HM8RozigyJ3BBVxA/view?usp=sharing 11 Sept]
|| The perceptron algorithm in the agnostic setting. Kernels. The standard optimal algorithm.
|| [https://www.dropbox.com/s/sy959ee81mov5cr/02slides.pdf?dl=0 02sl]
|| [https://www.dropbox.com/s/0029k15cbnxj2v1/02book_sequentialOptimalAlgorithm.pdf?dl=0 02ch] [https://www.dropbox.com/s/eggk7kctgox8aza/03book_perceptron.pdf?dl=0 03ch]
|| [https://www.dropbox.com/s/415nws7qi589bme/02sem.pdf?dl=0 02prob (23 Sept)]
|| [https://www.dropbox.com/s/ofcctflbnxt0kx3/02sol.pdf?dl=0 02sol]
|-
| 18 Sept (rec to do)
|| Prediction with expert advice and the exponentially weighted majority algorithm. Recap probability theory.
|| [https://www.dropbox.com/s/a60p9b76cxusgqy/03slides.pdf?dl=0 03sl]
|| [https://www.dropbox.com/s/ytl6q83q6gkax3w/04book_predictionWithExperts.pdf?dl=0 ch04] [https://www.dropbox.com/s/l11afq1d0qn6za7/05book_introProbability.pdf?dl=0 ch05]
|| [https://www.dropbox.com/s/nsrcy3yxgey67lp/03sem.pdf?dl=0 03prob(30 Sept)]
|| [https://www.dropbox.com/s/bg9nd01h1fhzjsi/03sol.pdf?dl=0 03sol]
|-
|
|| ''Part 2. Risk bounds for binary classification''
|-
| [https://drive.google.com/file/d/1RHz8NgfianUQFlx8VswjiiPRvt0DoBvc/view?usp=sharing 25 Sept]
|| Sample complexity in the realizable setting, simple examples and bounds using VC-dimension
|| [https://www.dropbox.com/s/pi0f3wab1xna6d7/04slides.pdf?dl=0 sl04]
|| [https://www.dropbox.com/s/8xrgcugs4xv2r2p/06book_sampleComplexity.pdf?dl=0 ch06]
|| [https://www.dropbox.com/s/7qn2yz5fxc93rez/04sem.pdf?dl=0 04prob]
|| [https://www.dropbox.com/s/xm3nhgj5d6h49nz/04sol.pdf?dl=0 04sol]
|-
| [https://drive.google.com/drive/folders/1jjyJ3eIaed64ogpR11g8M44IOikt5Mj2?usp=sharing 2 Oct]
|| Growth functions, VC-dimension and the characterization of sample comlexity with VC-dimensions
|| [https://www.dropbox.com/s/rpnh6288rdb3j8m/05slides.pdf?dl=0 sl05]
|| [https://www.dropbox.com/s/ctc48w1d2vvyiyt/07book_growthFunctions.pdf?dl=0 ch07] [https://www.dropbox.com/s/jofixf9tstz0f8z/08book_VCdimension.pdf?dl=0 ch08]
|| [https://www.dropbox.com/s/zbyqxy3qp3pz79i/05sem.pdf?dl=0 05prob]
|| [https://www.dropbox.com/s/a8efm18dof2zeox/05sol.pdf?dl=0 05sol]
|-
| [https://drive.google.com/file/d/17zynIg_CZ6cCNBig5QXmBx7VFS8peyuU/view?usp=sharing 9 Oct]
|| Risk decomposition and the fundamental theorem of statistical learning theory
|| [https://www.dropbox.com/s/jxijka88vfanv5n/06slides.pdf?dl=0 sl06]
|| [https://www.dropbox.com/s/r44bwxz34qj98gg/09book_riskBounds.pdf?dl=0 ch09]
|| [https://www.dropbox.com/s/x87txc8v5v6u8vb/06sem.pdf?dl=0 06prob]
|| [https://www.dropbox.com/s/ydlqu8oce3xj6ix/06sol.pdf?dl=0 06sol]
|-
| 16 Oct
|| Bounded differences inequality and Rademacher complexity
|| [https://www.dropbox.com/s/kfithyq0dgcq6h8/07slides.pdf?dl=0 sl07]
|| [https://www.dropbox.com/s/5quc1jfkrvm3t71/10book_measureConcentration.pdf?dl=0 ch10] [https://www.dropbox.com/s/km0fns8n3aihauv/11book_RademacherComplexity.pdf?dl=0 ch11]
|| [https://www.dropbox.com/s/d1rsxceqmbk5llw/07sem.pdf?dl=0 07prob]
|| [https://www.dropbox.com/s/sftaa8b92ru3ii5/07sol.pdf?dl=0 07sol]
|-
| [https://drive.google.com/file/d/1L-BeDxhoHcoDrdlVTlfoMFwnWXKV46cr/view?usp=sharing 30 Oct]
|| Simple regression, support vector machines, margin risk bounds, and neural nets
|| [https://www.dropbox.com/s/0xrhe4732d0jshb/08slides.pdf?dl=0 sl08]
|| [https://www.dropbox.com/s/cvqlwst3e69709t/12book_regression.pdf?dl=0 ch12] [https://www.dropbox.com/s/dwwxgriiaj4efn0/13book_SVM.pdf?dl=0 ch13]
|| [https://www.dropbox.com/s/qqdbrh2ll0dv03a/08sem.pdf?dl=0 prob08]
|| [https://www.dropbox.com/s/9o8fyd0ff735hxu/08sol.pdf?dl=0 sol08]
|-
| [https://youtu.be/9FhFxLHR4eE 6 Nov]
|| Kernels: risk bounds, RKHS, representer theorem, design
|| [https://www.dropbox.com/s/nhqtbekclekf6k7/09slides.pdf?dl=0 sl09]
|| [https://www.dropbox.com/s/bpb9ijn2p7k19j3/14book_kernels.pdf?dl=0 ch14]
|| [https://www.dropbox.com/s/d2dmh017lw207ns/09sem.pdf?dl=0 prob09]
|| [https://www.dropbox.com/s/2wq9mxrqchsqujr/09sol.pdf?dl=0 sol09]
|-
| [https://youtu.be/ZBHe5RhTuzI 13 Nov]
|| AdaBoost and risk bounds
|| [https://www.dropbox.com/s/umum3kd9439dt42/10slides.pdf?dl=0 sl10]
|| Mohri et al, chapt 7
|| [https://www.dropbox.com/s/j8s197e0mjv9qla/10sem.pdf?dl=0 prob10]
||
|-
|
|| ''Part 3. Other topics''
|-
| [https://youtu.be/L4o7dXcaQrk 20 Nov]
|| Clustering
|| [https://www.dropbox.com/s/5a9flvg95iihz7m/11slides.pdf?dl=0 sl11]
|| Mohri et al, chapt 7, 8; [https://people.csail.mit.edu/dsontag/courses/ml12/slides/lecture14.pdf David Sontag lecture]
||
||
|-
| 27 Nov
|| Dimensionality reduction and the Johnson-Lindenstrauss lemma
||
||
||
||
|-
| 4 Dec
|| No lecture
||
||
||
||
|-
| 11 Dec
|| Colloquium
||
||
||
||

|}



The lectures in October and November are based on the book:
Foundations of machine learning 2nd ed, Mehryar Mohri, Afshin Rostamizadeh, and Ameet Talwalker, 2018. This book can be downloaded from http://gen.lib.rus.ec/ .

== Office hours ==

{| class="wikitable"
|-
! Person !! Monday !! Tuesday !! Wednesday !! Thursday !! Friday !!
|-
| [https://www.hse.ru/en/org/persons/160550073 Bruno Bauwens], [https://zoom.us/j/5579743402 Zoom] || || 12h30-14h30 || || || 14h-20h || Room S834 Pokrovkaya 11
|-
| [https://www.hse.ru/org/persons/225553845 Nikita Lukianenko], [https://t.me/vaulty Telegram] || || 14h30-16h30 || 14h30-16h30 || || || Room S831 Pokrovkaya 11
|-
|}

It is always good to send an email in advance. Questions and feedback are welcome.

I am traveling from Sept 12 -- Sept 30 and Oct 16 -- Oct 26. On Fridays I'm available till 16h30.

Statistical learning theory 2021

2021-11-20T18:28:27Z

РќРёРєРёС‚Р° Р›СѓРєСЊСЏРЅРµРЅРєРѕ:

== General Information ==

[https://www.dropbox.com/s/a8dd33ousa76qad/grading.pdf?dl=0 Grading]

Teachers: [https://www.hse.ru/en/org/persons/160550073 Bruno Bauwens] and [https://www.hse.ru/en/org/persons/225553845 Nikita Lukianenko]

Lectures: Saturday 14:40 - 16:00. The lectures are [https://us02web.zoom.us/j/82173400975?pwd=L1lhTzFTc2lGem5BVFdRcFEyVUhqZz09 here] in zoom.

Seminars: Tuesday 16:20 - 17:40. The seminars are [https://meet.google.com/ber-yzns-hxz here] in google.meet.

See [https://ruz.hse.ru/ruz/main ruz] for the rooms.

Practical information on a telegram group. [https://t.me/joinchat/IER2-8hc0wUxNDQ0 Join here.]

The course is similar [http://wiki.cs.hse.ru/Statistical_learning_theory_2020 last year], except for the order of topics and part 3.

== Homeworks ==

Email to brbauwens-at-gmail.com. Start the subject line with SLT-HW. [https://www.dropbox.com/s/taskzhu0nj5motd/scores.ods?dl=0 Results]

Deadline before the lecture, every other lecture.

25 Sept: see problem lists 1 and 2 
09 Oct: see problem lists 3 and 4 
29 Oct: see problem lists 5 and 6 
13 Nov: see problem lists 7 and 8 
27 Nov: see problem lists 9 and 10 
11 Dec: see problem lists 11 and 12 

== Course materials ==

{| class="wikitable"
|-
! Video !! Summary !! Slides !! Lecture notes !! Problem list !! Solutions
|-
|
|| ''Part 1. Online learning''
|-
| [https://drive.google.com/file/d/1WL9LSNDD1B_q6LdpfDQ8BPluNfhjWrD9/view?usp=sharing 4 Sept]
|| Lecture: philosophy. Seminar: the online mistake bound model, the weighted majority, and perceptron algorithms [https://drive.google.com/drive/folders/1NXiLbhmO2Ml7jFmnLtjqhOgCoHg7yn9T?usp=sharing movies]
|| [https://www.dropbox.com/s/uk9awkfa827pmtf/01allSlides.pdf?dl=0 01sl]
|| [https://www.dropbox.com/s/uvsfzb997kantoa/00book_intro.pdf?dl=0 00ch] [https://www.dropbox.com/s/6ah70h5loyrz5lx/01book_onlineMistakeBound.pdf?dl=0 01ch]
|| [https://www.dropbox.com/s/aoma8ma8mkd3885/01sem.pdf?dl=0 01prob (9 Sept)]
|| [https://www.dropbox.com/s/sqzqlrtzr2nu8cq/01sol.pdf?dl=0 01sol]
|-
| [https://drive.google.com/file/d/16OoCqhh16BKQzyF-HM8RozigyJ3BBVxA/view?usp=sharing 11 Sept]
|| The perceptron algorithm in the agnostic setting. Kernels. The standard optimal algorithm.
|| [https://www.dropbox.com/s/sy959ee81mov5cr/02slides.pdf?dl=0 02sl]
|| [https://www.dropbox.com/s/0029k15cbnxj2v1/02book_sequentialOptimalAlgorithm.pdf?dl=0 02ch] [https://www.dropbox.com/s/eggk7kctgox8aza/03book_perceptron.pdf?dl=0 03ch]
|| [https://www.dropbox.com/s/415nws7qi589bme/02sem.pdf?dl=0 02prob (23 Sept)]
|| [https://www.dropbox.com/s/ofcctflbnxt0kx3/02sol.pdf?dl=0 02sol]
|-
| 18 Sept (rec to do)
|| Prediction with expert advice and the exponentially weighted majority algorithm. Recap probability theory.
|| [https://www.dropbox.com/s/a60p9b76cxusgqy/03slides.pdf?dl=0 03sl]
|| [https://www.dropbox.com/s/ytl6q83q6gkax3w/04book_predictionWithExperts.pdf?dl=0 ch04] [https://www.dropbox.com/s/l11afq1d0qn6za7/05book_introProbability.pdf?dl=0 ch05]
|| [https://www.dropbox.com/s/nsrcy3yxgey67lp/03sem.pdf?dl=0 03prob(30 Sept)]
|| [https://www.dropbox.com/s/bg9nd01h1fhzjsi/03sol.pdf?dl=0 03sol]
|-
|
|| ''Part 2. Risk bounds for binary classification''
|-
| [https://drive.google.com/file/d/1RHz8NgfianUQFlx8VswjiiPRvt0DoBvc/view?usp=sharing 25 Sept]
|| Sample complexity in the realizable setting, simple examples and bounds using VC-dimension
|| [https://www.dropbox.com/s/pi0f3wab1xna6d7/04slides.pdf?dl=0 sl04]
|| [https://www.dropbox.com/s/8xrgcugs4xv2r2p/06book_sampleComplexity.pdf?dl=0 ch06]
|| [https://www.dropbox.com/s/7qn2yz5fxc93rez/04sem.pdf?dl=0 04prob]
|| [https://www.dropbox.com/s/xm3nhgj5d6h49nz/04sol.pdf?dl=0 04sol]
|-
| [https://drive.google.com/drive/folders/1jjyJ3eIaed64ogpR11g8M44IOikt5Mj2?usp=sharing 2 Oct]
|| Growth functions, VC-dimension and the characterization of sample comlexity with VC-dimensions
|| [https://www.dropbox.com/s/rpnh6288rdb3j8m/05slides.pdf?dl=0 sl05]
|| [https://www.dropbox.com/s/ctc48w1d2vvyiyt/07book_growthFunctions.pdf?dl=0 ch07] [https://www.dropbox.com/s/jofixf9tstz0f8z/08book_VCdimension.pdf?dl=0 ch08]
|| [https://www.dropbox.com/s/zbyqxy3qp3pz79i/05sem.pdf?dl=0 05prob]
|| [https://www.dropbox.com/s/a8efm18dof2zeox/05sol.pdf?dl=0 05sol]
|-
| [https://drive.google.com/file/d/17zynIg_CZ6cCNBig5QXmBx7VFS8peyuU/view?usp=sharing 9 Oct]
|| Risk decomposition and the fundamental theorem of statistical learning theory
|| [https://www.dropbox.com/s/jxijka88vfanv5n/06slides.pdf?dl=0 sl06]
|| [https://www.dropbox.com/s/r44bwxz34qj98gg/09book_riskBounds.pdf?dl=0 ch09]
|| [https://www.dropbox.com/s/x87txc8v5v6u8vb/06sem.pdf?dl=0 06prob]
|| [https://www.dropbox.com/s/ydlqu8oce3xj6ix/06sol.pdf?dl=0 06sol]
|-
| 16 Oct
|| Bounded differences inequality and Rademacher complexity
|| [https://www.dropbox.com/s/kfithyq0dgcq6h8/07slides.pdf?dl=0 sl07]
|| [https://www.dropbox.com/s/5quc1jfkrvm3t71/10book_measureConcentration.pdf?dl=0 ch10] [https://www.dropbox.com/s/km0fns8n3aihauv/11book_RademacherComplexity.pdf?dl=0 ch11]
|| [https://www.dropbox.com/s/d1rsxceqmbk5llw/07sem.pdf?dl=0 07prob]
|| [https://www.dropbox.com/s/sftaa8b92ru3ii5/07sol.pdf?dl=0 07sol]
|-
| [https://drive.google.com/file/d/1L-BeDxhoHcoDrdlVTlfoMFwnWXKV46cr/view?usp=sharing 30 Oct]
|| Simple regression, support vector machines, margin risk bounds, and neural nets
|| [https://www.dropbox.com/s/0xrhe4732d0jshb/08slides.pdf?dl=0 sl08]
|| [https://www.dropbox.com/s/cvqlwst3e69709t/12book_regression.pdf?dl=0 ch12] [https://www.dropbox.com/s/dwwxgriiaj4efn0/13book_SVM.pdf?dl=0 ch13]
|| [https://www.dropbox.com/s/qqdbrh2ll0dv03a/08sem.pdf?dl=0 prob08]
|| [https://www.dropbox.com/s/9o8fyd0ff735hxu/08sol.pdf?dl=0 sol08]
|-
| [https://youtu.be/9FhFxLHR4eE 6 Nov]
|| Kernels: risk bounds, RKHS, representer theorem, design
|| [https://www.dropbox.com/s/nhqtbekclekf6k7/09slides.pdf?dl=0 sl09]
|| [https://www.dropbox.com/s/bpb9ijn2p7k19j3/14book_kernels.pdf?dl=0 ch14]
|| [https://www.dropbox.com/s/d2dmh017lw207ns/09sem.pdf?dl=0 prob09]
|| [https://www.dropbox.com/s/2wq9mxrqchsqujr/09sol.pdf?dl=0 sol09]
|-
| [https://youtu.be/ZBHe5RhTuzI 13 Nov]
|| AdaBoost and risk bounds
|| [https://www.dropbox.com/s/umum3kd9439dt42/10slides.pdf?dl=0 sl10]
|| Mohri et al, chapt 7
|| [https://www.dropbox.com/s/j8s197e0mjv9qla/10sem.pdf?dl=0 prob10]
||
|-
|
|| ''Part 3. Other topics''
|-
| [https://youtu.be/L4o7dXcaQrk 20 Nov]
|| Clustering
||
||
||
||
|-
| 27 Nov
|| Dimensionality reduction and the Johnson-Lindenstrauss lemma
||
||
||
||
|-
| 4 Dec
|| No lecture
||
||
||
||
|-
| 11 Dec
|| Colloquium
||
||
||
||

|}



The lectures in October and November are based on the book:
Foundations of machine learning 2nd ed, Mehryar Mohri, Afshin Rostamizadeh, and Ameet Talwalker, 2018. This book can be downloaded from http://gen.lib.rus.ec/ .

== Office hours ==

{| class="wikitable"
|-
! Person !! Monday !! Tuesday !! Wednesday !! Thursday !! Friday !!
|-
| [https://www.hse.ru/en/org/persons/160550073 Bruno Bauwens], [https://zoom.us/j/5579743402 Zoom] || || 12h30-14h30 || || || 14h-20h || Room S834 Pokrovkaya 11
|-
| [https://www.hse.ru/org/persons/225553845 Nikita Lukianenko], [https://t.me/vaulty Telegram] || || 14h30-16h30 || 14h30-16h30 || || || Room S831 Pokrovkaya 11
|-
|}

It is always good to send an email in advance. Questions and feedback are welcome.

I am traveling from Sept 12 -- Sept 30 and Oct 16 -- Oct 26. On Fridays I'm available till 16h30.

DM1-2021-22

2021-11-19T22:49:49Z

РќРёРєРёС‚Р° Р›СѓРєСЊСЏРЅРµРЅРєРѕ: /* Преподаватели и ассистенты */

==ОБЪЯВЛЕНИЯ==

'''Для основного потока:''' итоговая оценка по домашнему заданию 2 будет выставляться по результатам самостоятельной работы, которая пройдет на семинарах на неделе 04.10-08.10. Продолжительность работы - 20 минут.

== Общая информация о курсе Дискретная математика-1, ПМИ ФКН, 1 курс==

=== Программа и правила проведения зимнего коллоквиума 2021 года ===

Коллоквиум будет проводиться дистанционно.

[https://www.dropbox.com/s/o126zv0eszzsraa/colloq-base21f.pdf?dl=0 Программа основного потока] '''Важное замечание:''' в программу коллоквиума вошли не все темы, изучавшиеся в 1-2 модулях. Нужно иметь в виду, что письменный экзамен в конце второго модуля будет содержать задачи по всем темам, изученным в 1-2 модулях.

[https://www.dropbox.com/s/pc69yo3fdlcwmgb/q21f-base.pdf?dl=0 '''Билеты основного потока'''] На коллоквиуме вы получите случайный билет из этого множества. '''Важное уточнение:''' файл большой, открывается с dropbox медленно. Настоятельно рекомендуется перед сдачей коллоквиума сохранить файл на локальном устройстве.

'''Расписание коллоквиума'''

'''Основной поток'''

Поскольку коллоквиум дистанционный, мы составили [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1kfqIQVMojIlx4P3EZjAWtXWijN0a6gX2lyDN_OAlMcY/edit?usp=sharing расписание, по которому студенты приглашаются на коллоквиум.]
Просьба заходить на несколько минут раньше указанного (время сдачи коллоквиума не всегда точно определено, вы можете раньше начать).
Ниже указано расписание коллоквиума по группам со ссылками на конференции zoom.

216 группа: [https://zoom.us/j/97371505630?pwd=VS9GZXpMZ2UrTWUvRXBzOXlVUFROUT09 04.12 (суббота), 9:30-21:00]

217 группа: [https://zoom.us/j/92451701685?pwd=ODZMMW5HeVJqTDRJenlyTGVZVzVldz09 02.12 (четверг), 14:40-21:00]

218 группа: [https://zoom.us/j/92451701685?pwd=ODZMMW5HeVJqTDRJenlyTGVZVzVldz09 02.12 (четверг), 14:40-21:00]

219 группа: [https://zoom.us/j/97371505630?pwd=VS9GZXpMZ2UrTWUvRXBzOXlVUFROUT09 04.12 (суббота), 9:30-21:00 ]

2110 группа: [https://zoom.us/j/99783128037?pwd=Skk2YndYbXZDNjBWL1p5cS93VXVXUT09 30.11 (вторник), 14:40-21:00]

2111 группа: [https://zoom.us/j/91553282912?pwd=Q3Zhc3l0OTdjQXFwN3ZpZTRMZi96dz09 07.12 (вторник), 14:40-21:00]

2112 группа: [https://zoom.us/j/96013459890?pwd=NkhiVVFwUlc4K0N3MEp4UUc3ekdlUT09 09.12 (четверг), 14:40-21:00]

=== Преподаватели и ассистенты===

'''Пилотный поток'''

Лекции: Владимир Подольский

Семинары:
Никита Сергеевич Лукьяненко, Артем Максимович Максаев, Владимир Владимирович Подольский, Алексей Леонидович Таламбуца

Учебные ассистенты: Ибрагим Мусаевич Мамилов, Михаил Андреевич Горбунов, Максим Сергеевич Казадаев, Никита Сергеевич Звонков, Антон Александрович Андрущенко

'''Основной поток'''

Лекции: Михаил Николаевич Вялый

Семинары: Михаил Николаевич Вялый, Наталья Сергеевна Доброхотова-Майкова, Никита Сергеевич Лукьяненко, Артем Максимович Максаев, Мария Михайловна Фоменко, Алина Эдуардовна Хузиева

Учебные ассистенты: Арсений Алексеевич Абрамов, Евгений Вячеславович Антрушин, Алия Габтельфартовна Зарипова, Анна Андреевна Богачева, Арсений Ильич Дегтяр, Артем Денисович Малько, Артём Владимирович Никитин,
Алексей Михайлович Носов, Азамат Кемал

==== Распределение преподавателей и ассистентов по группам ====

{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! Группа !! 211 !! 212 !! 213 !! 214 !! 215
|-
|| Лектор ||colspan="5"| Владимир Владимирович Подольский
|-
|| Семинарист || Алексей Леонидович Таламбуца || Владимир Владимирович Подольский || Никита Сергеевич Лукьяненко || Артем Максимович Максаев || Алексей Леонидович Таламбуца
|-
|| Ассистент || Ибрагим Мусаевич Мамилов || Михаил Андреевич Горбунов || Максим Сергеевич Казадаев || Никита Сергеевич Звонков || Антон Александрович Андрущенко
|}

{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! Группа !! 216 !! 217 (online) !! 218 !! 219 !! 2110 !! 2111 !! 2112
|-
|| Лектор ||colspan="7"| Михаил Николаевич Вялый
|-
|| Семинарист || Артем Максимович Максаев || Михаил Николаевич Вялый || Никита Сергеевич Лукьяненко || Алина Эдуардовна Хузиева || Мария Михайловна Фоменко || Наталья Сергеевна Доброхотова-Майкова || Алина Эдуардовна Хузиева
|-
|| Ассистент || Алия Габтельфартовна Зарипова || Артем Денисович Малько || Евгений Вячеславович Антрушин, Азамат Кемал || Арсений Алексеевич Абрамов || Алексей Михайлович Носов || Арсений Ильич Дегтяр || Анна Андреевна Богачева
|}

===Правила оценивания===

'''Пилотный поток'''

Вес коллоквиумов в итоговой оценке 30%, промежуточного экзамена 15%, итогового 30%, домашних заданий 25%.

Промежуточная оценка выставляется по фактически проведенным в 1-2 модулях контрольным мероприятиям с весами: коллоквиум 30%, промежуточный экзамен 40%, домашние задания 30%. В промежуточной оценке учитываются те домашние задания, которые будут проверены в первом семестре.

Домашние задания выдаются еженедельно и сдаются перед следующим семинаром. Предварительная оценка за домашнее задание пропорциональна доле решенных задач (с учетом неполных решений, за которые выставляется неполный балл). Оценка становится окончательной после защиты домашнего задания.

Экзамен — это письменная работа. На экзамене можно пользоваться материалами по курсу. В течение семестра можно получить бонусные баллы к экзамену. Для этого на занятиях будут выдаваться бонусные домашние задачи, которые не будут учитываться в оценке за домашнюю работу. Пусть n — общее число бонусных задач, а k — число решенных бонусных задач. Бонус к оценке промежуточного экзамена вычисляется по формуле max(0, 3 - (n-k)). Бонус к оценке итогового экзамена вычисляется по формуле min(3,max(0, 4 - (n-k))).

Пересдача проводится по правилам экзамена. Комиссия проводится в устном формате без учета накопленной оценки.

В вычислениях текущие оценки и промежуточные величины не округляются. Результат вычисляется точно и округляется только в момент выставления промежуточной и итоговой оценок. При выставлении итоговой и промежуточных оценок используется следующее правило округления: между 1 и 5 округление вниз, между 5 и 6 округление арифметическое, а в остальных случаях округление вверх. Т.е. 3,92 округляется до 3; 5,48 - до 5; 5,54 - до 6; 7,12 - до 8.

'''Основной поток'''

Вес коллоквиумов в итоговой оценке 30%, промежуточного экзамена 20%, итогового 30%, домашних заданий 20%.

Промежуточная оценка выставляется по фактически проведенным в 1-2 модулях контрольным мероприятиям с весами: коллоквиум 30%, промежуточный экзамен 40%, домашние задания 30%. Состав домашних заданий, учитываемых в промежуточной оценке определяется ситуативно. Точный состав объявляется перед проведением коллоквиума в конце 2 модуля.

Предварительная оценка за домашнее задание пропорциональна доле решенных задач (с учетом неполных решений, за которые выставляется неполный балл).

Для проверки остаточных знаний по темам домашних заданий используются два способа.
По части домашних заданий проводится выборочная защита (устная беседа) по решенным (хотя бы частично) задачам. В случае если студент не может ответить на ключевые вопросы по решению задачи или сформулировать используемые при решении задач теоремы и определения, преподаватель уменьшает предварительную оценку за домашнее задание на 50%. При неудаче ответа по двум задачам оценка за домашнее задание обнуляется.

Второй способ проверки остаточных знаний для части домашних заданий: самостоятельная работа на семинаре (длительность — 20-30 минут, задание из двух задач, аналогичных задачам из домашнего задания). Окончательная оценка за такое домашнее задание получается умножением предварительной оценки на долю решенных на самостоятельной работе задач. Выбор способа проверки остаточных знаний происходит после того, как домашнее задание сдано и проверено.

В вычислениях текущие оценки и промежуточные величины не округляются. Результат вычисляется точно и округляется только в момент выставления промежуточной и итоговой оценок. При выставлении итоговой и промежуточных оценок используется следующее правило округления: между 1 и 5 округление вниз, между 5 и 6 округление арифметическое, а в остальных случаях округление вверх. Т.е. 3,92 округляется до 3; 5,48 - до 5; 5,54 - до 6; 7,12 - до 8.

== Результаты ==

В файлах по ссылкам содержатся

* Оценки за домашние задания, на каждое свой лист ('''Для основного потока''': окончательный результат - в столбце "И-оценка". Он нулевой, если в столбце "защита/с-р" стоит 0.)
По поводу защит домашних заданий обращайтесь к своим преподавателям.

* Оценки коллоквиумов и экзаменов (на листе "итог") по мере их появления.

* Промежуточные и итоговые оценки за курс (имеют смысл после сдачи коллоквиумов и экзаменов).

{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! '''[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1Liui4kmOC0RPQeZUMJGYTxdjMdruMjv1sxWdVyZPHGU/edit?usp=sharing 211 группа]'''
! '''[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1zYnqIdqBYg5iJI738iss_rYSO9zUpUKq1yogZ5_hiCo/edit?usp=sharing 212 группа]'''
! '''[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1kqDZ8_nL5rmzIAfL6nqkUpY8knbVtwFZrsq9gp3jabM/edit?usp=sharing 213 группа]'''
! '''[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1drCcH8XSn7T28lFEYuDPuvxLHjauQsNe92hgUt-IYNk/edit?usp=sharing 214 группа]'''
! '''[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1S5XMkwGeDDpLvkNtTazY9YW-OMZEBKeXWqyJ_agaUKI/edit?usp=sharing 215 группа]'''
! '''[https://www.dropbox.com/s/sjwhqo9xc0vktls/216.xls?dl=0 216 группа]'''
! '''[https://www.dropbox.com/s/jm4izp743ga3ytw/217.xlsx?dl=0 217 группа]'''
! '''[https://www.dropbox.com/s/j7jqjkee7je4ste/218.xlsx?dl=0 218 группа]'''
! '''[https://www.dropbox.com/s/awxx7gwvjrnc4e1/219.xls?dl=0 219 группа]'''
! '''[https://www.dropbox.com/s/f04dndob9mnezew/2110.xls?dl=0 2110 группа]'''
! '''[https://www.dropbox.com/s/381s4ngsr01mcc9/2111.xls?dl=0 2111 группа]'''
! '''[https://www.dropbox.com/s/me8xvtm39822hg1/2112.xlsx?dl=0 2112 группа]'''
|}

== Материалы курса ==

 

* [https://www.youtube.com/playlist?list=PLEwK9wdS5g0orAw0uC-LLGckqB-iiBdVt Видео лекций и семинаров] (основного потока) выкладывается по этой ссылке (с задержкой).

* [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1Ya2Zk3gjaGvxoLBvTpdSnkJDmx_Vxt9lm4ULn6CxlQM/edit?usp=sharing Описания и записи лекций пилотного потока]

* [https://publications.hse.ru/mirror/pubs/share/direct/393719078.pdf Черновик учебника.] В этой книге излагается почти всё, что будет в курсе (за исключением задач - те меняются чаще, чем пишутся книги). Как нетрудно догадаться, мы рекомендуем читать эту книгу (окончательный вариант есть на бумаге - издан издательством ВШЭ).

* [https://www.dropbox.com/s/tvewabqxebu3765/DMlec-base.pdf?dl=0 Конспекты лекций основного потока.] В этом файле будут собираться конспекты лекций основного потока. '''Обратите внимание:''' файл будет обновляться по мере чтения лекций, ссылка останется той же самой. '''Ещё одно важное указание:''' в конце лекции приводятся контрольные вопросы. Это простые вопросы, решение которых позволяет проверить понимание материала лекции. Настоятельно рекомендуется просмотреть их и решить перед семинаром на данную тему: разбор этих упражнений на семинарах не планируется, а если вы не можете решить их, то пользы от семинара по данной теме для вас скорее всего не будет. Как обычно, контрольные вопросы к лекции предполагают также, что вы помните содержание предыдущих лекций.

* Ниже приводится списки задачи для разбора в классе и домашние задания. В файле "Занятие <номер занятия>" содержатся и задачи для разбора в классе, и задачи домашнего задания. '''Для основного потока:''' задачи со звёздочкой в классных листках не обязательно очень трудные. Так отмечены задачи, решение которых желательно, но необязательно, для успешного освоения курса. Кроме того, для основного потока приводятся ссылки на буквальный конспект лекций - то, что было написано на доске.




{| class="wikitable"
|-
! Для основного потока !! Листок пилотного потока
|-
||
[https://drive.google.com/file/d/1LQZHjTcjfq7N-CViFgr731p9F2M5m-py/view?usp=sharing Доска лекции 1 ] [https://www.dropbox.com/s/pd8m57p2w5o22hw/cw01base21.pdf?dl=0 Задачи 1 ]
|| [https://www.dropbox.com/s/ahszt5d0pfh6bic/cw01_plus.pdf?dl=0 Занятие 1, пилотный поток]
|-
|| [https://drive.google.com/file/d/1LP9VS2nuP0nu3GByYPa0gVh9kHYX88MO/view?usp=sharing Доска лекции 2 ] [https://www.dropbox.com/s/4fjhmu7t4biynpd/cw02base21.pdf?dl=0 Задачи 2] ||
[https://www.dropbox.com/s/zuwz1zto2gv4mvv/cw02_plus.pdf?dl=0 Занятие 2, пилотный поток]
|-
|| Основной поток: [https://drive.google.com/file/d/1MxqlQ44GODPBOCXQeapaxNQIkPvNr_Ur/view?usp=sharing Доска лекции 3 ] [https://www.dropbox.com/s/6d6n76yuekbu0vt/cw03base21.pdf?dl=0 Задачи 3 ] ||
[https://www.dropbox.com/s/0vph4s70r05e8wt/cw03_plus.pdf?dl=0 Занятие 3, пилотный поток]
|-
|| Основной поток: [https://drive.google.com/file/d/1OQaIm-4VB4FaD1pMfqsI51YFewXgNfN1/view?usp=sharing Доска лекции 4 ] [https://www.dropbox.com/s/znjoe7dz9y5ak2f/cw04base21.pdf?dl=0 Задачи 4 ] ||
[https://www.dropbox.com/s/d21v5mon6lq12ud/cw04_plus.pdf?dl=0 Занятие 4, пилотный поток]
|-
|| Основной поток [https://drive.google.com/file/d/1Pm0pzOXKb0EaO3bs58Rl8Kyi1lNNBUfm/view?usp=sharing Доска лекции 5][https://www.dropbox.com/s/h1lgz36xkbmw7tk/cw05base21.pdf?dl=0 Задачи 5] ||
[https://www.dropbox.com/s/1yp0lu8gupfnrex/cw05_plus.pdf?dl=0 Занятие 5, пилотный поток]
|-
|| Основной поток [https://jamboard.google.com/d/1uRJY8LDI4IRob7JxVVWgKBZQQhbBOV54VksIJG0IIFU/edit?usp=sharing Доска лекции 6][https://www.dropbox.com/s/8vuref0pplvamg1/cw06base21.pdf?dl=0 Задачи 6] ||
[https://www.dropbox.com/s/1b6i0gvr0y42z3s/cw06_plus.pdf?dl=0 Занятие 6, пилотный поток]
|-
|| Основной поток [https://jamboard.google.com/d/1WBH_VmlEP7irVT_UhNvYzfy12z-B-NnWW3TjvPxd4qI/edit?usp=sharing Доска лекции 7][https://www.dropbox.com/s/6841x98awdaw27a/cw07base21.pdf?dl=0 Задачи 7] ||
[https://www.dropbox.com/s/9f6yk4hhb6hdzh1/cw07_plus.pdf?dl=0 Занятие 7, пилотный поток]
|-
|| Основной поток [https://jamboard.google.com/d/16A5WWw3RXW6jUB2mRTGegUhZIXY6VrXnnEY3UPJeC98/edit?usp=sharing Доска лекции 8][https://www.dropbox.com/s/hxrnmimehv4xfyq/cw08base21.pdf?dl=0 Задачи 8] ||
[https://www.dropbox.com/s/hbn1kk9oxjgtnv4/cw08_plus.pdf?dl=0 Занятие 8, пилотный поток]
|-
|| Основной поток [https://jamboard.google.com/d/1ELdujpYAX6CLyQxnjko9u9dCJCIWUJjMQXg52iiYZBY/edit?usp=sharing Доска лекции 9][https://www.dropbox.com/s/exv0kgwf7gonfbd/cw09base21.pdf?dl=0 Задачи 9] ||
[https://www.dropbox.com/s/bbiygcpjzd39h6f/cw09_plus.pdf?dl=0 Занятие 9, пилотный поток]
|-
|| Основной поток [https://jamboard.google.com/d/1IuO8yoy-a7zVm3TurKy2Ks2Ca0LG2LrX5jIkxwH_-5s/edit?usp=sharing Доска лекции 10][https://www.dropbox.com/s/w936x7obfcel7gf/cw10base21.pdf?dl=0 Задачи 10] ||
[https://www.dropbox.com/s/oyqyvwuvw1t1qz4/cw10_plus.pdf?dl=0 Занятие 10, пилотный поток]

DM1-SE-2021-22

2021-11-04T16:52:57Z

РќРёРєРёС‚Р° Р›СѓРєСЊСЏРЅРµРЅРєРѕ:

== Экзамен ==

== Контрольные работы ==

== Текущая успеваемость ==
'''Сводные таблицы с оценками'''
{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1_Et9QKj-o7Jtsju8PZi6GA-v81JYA-pA8HGwasBUQq8/edit#gid=0 211] !! [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1_Et9QKj-o7Jtsju8PZi6GA-v81JYA-pA8HGwasBUQq8/edit#gid=863541256 212] !! [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1_Et9QKj-o7Jtsju8PZi6GA-v81JYA-pA8HGwasBUQq8/edit#gid=1053007019 213] !! [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1_Et9QKj-o7Jtsju8PZi6GA-v81JYA-pA8HGwasBUQq8/edit#gid=312350740 214] !! [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1_Et9QKj-o7Jtsju8PZi6GA-v81JYA-pA8HGwasBUQq8/edit#gid=1454530157 215] !! [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1_Et9QKj-o7Jtsju8PZi6GA-v81JYA-pA8HGwasBUQq8/edit#gid=1119019496 216] !! [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1_Et9QKj-o7Jtsju8PZi6GA-v81JYA-pA8HGwasBUQq8/edit#gid=862571297 217] !! [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1_Et9QKj-o7Jtsju8PZi6GA-v81JYA-pA8HGwasBUQq8/edit#gid=1583267003 218] !! [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1_Et9QKj-o7Jtsju8PZi6GA-v81JYA-pA8HGwasBUQq8/edit#gid=866941506 219] !!
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1_Et9QKj-o7Jtsju8PZi6GA-v81JYA-pA8HGwasBUQq8/edit#gid=1319502911 2110]
! [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1_Et9QKj-o7Jtsju8PZi6GA-v81JYA-pA8HGwasBUQq8/edit#gid=270115119 2111]
|}

[https://docs.google.com/document/d/1dLyetJfqHNUNE3_-aBnCfZfo-f0nPrqFRyFEi3dNb2I/edit?usp=sharing Дневник семинаров 211]

[https://docs.google.com/document/d/1ijSlF4x1YWN3FFJyfZWEpTamyEPlciO0ZZSQdYC5Tm4/edit?usp=sharing Дневник семинаров 2110]

[https://docs.google.com/document/d/16TPS8Q4LZ_LER-U-jUF6dC9KYDMW_KJMM-T8gkIQglo/edit?usp=sharing Дневник семинаров 2111]

== Наборы задач для семинаров ==

* [https://drive.google.com/file/d/19WyCIkbPZPN0_VA4ZBz6kIyU46b0A8Sy/view?usp=sharing Листок 1]

* [https://drive.google.com/file/d/1jHm9GSAlLz-vhs6yDZM4MBZ5xm0dTgSk/view?usp=sharing Листок 2]

* [https://drive.google.com/file/d/1DyXwHak6eYG3OIk2_fhwhCeouHXJSD0g/view?usp=sharing Листок 3]

* [https://drive.google.com/file/d/1Qu1_GTbkUk4wXS2ZTOzI_LxqjIq38rPO/view?usp=sharing Листок 4]

== Домашние задания ==

{| class="wikitable"
|-
! Задание !! colspan="11" | Срок сдачи в группе
|-
| || 211 || 212 || 213 || 214 || 215 || 216 || 217 || 218 || 219 || 2110 || 2111
|-
| [https://drive.google.com/file/d/1jaz9wgtj4xjmYLtYthp9Eid6NYgzc_7V/view?usp=sharing ДЗ 1] || 27.09 13:00 || 30.09 || 26.09 || 30.09 || 01.10. 14:40 || 01.10. 13:00 || 26.09 || 26.09 || 26.09 || 30.09 13:00 || 30.09 16:20
|-
| [https://drive.google.com/file/d/152IdDosTyK7h2YJI9bNYPg9D0tWDT5AH/view?usp=sharing ДЗ 2] || 04.11 23:59 МСК, зад 1-10 || 24.10, 23:59 (зад. 1-12)б 10.11 || 24.10 || 24.10 || 24.10, 23:59, зад. 1-12 || 24.10, 23:59, зад. 1-12 || 07.11 задачи 1-12, TBA 13-22 || 07.11 || 07.11 || 07.11 23:59 МСК, зад 1-12 || 07.11 23:59 МСК, зад 1-12
|-
| [https://drive.google.com/file/d/152IdDosTyK7h2YJI9bNYPg9D0tWDT5AH/view?usp=sharing ДЗ 2] || || || || || || 21.11, 23:59, зад. 13-22 || || || || ||
|}

Срок сдачи задания устанавливается семинаристом группы.

== Преподаватели ==

=== Лектор ===

[https://www.hse.ru/org/persons/104695093 Евгений Владимирович Дашков.] Мои контакты: edashkov@gmail.com, [https://t.me/edashkov Telegram], [https://vk.com/evgeny.v.dashkov ВК].
== Преподаватели и учебные ассистенты ==
{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! Группа !! 211 !! 212 !! 213 !! 214 !! 215 !! 216 !! 217 !! 218 !! 219 !! 2110 !! 2111
|-
|| '''Лектор'''
| colspan="15" | Дашков Е.В.

|-
|| '''Семинаристы'''
|| [https://t.me/kozachinskiy Козачинский А.Н.]
|| [https://t.me/edashkov Дашков Е.В.]
|| [https://t.me/good_michael Хрыстик М.А.]
|| [https://t.me/vaulty Лукьяненко Н.С.]
|| [https://t.me/dshvarts Шварц Д.А.]
|| [https://t.me/dshvarts Шварц Д.А.]
|| [https://t.me/medvednikita Медведь Н.Ю.]
|| [https://t.me/good_michael Хрыстик М.А.]
|| [https://t.me/good_michael Хрыстик М.А.]
|| [https://t.me/kozachinskiy Козачинский А.Н.]
|| [https://t.me/kozachinskiy Козачинский А.Н.]

|-
| rowspan="5" | '''Ассистенты'''
|| [https://t.me/ale110i Алексей Ищенко]

|| [https://t.me/samiysamiytochniy Музаффар Садуллаев]
|| [https://t.me/zhelezinpezdelnik Роман Ломтев]
|| [https://t.me/VladPobeda Влад Масельскас]
|| [https://t.me/ilyakolb Илья Колб]
|| [https://t.me/dzavalinka Данил Завалинский]
|| [https://t.me/Moromug Алексей Зобнин]
|| [https://t.me/larsic Анастасия Арунова]
|| [https://t.me/Larsi_2014 Маргарита Арунова]
|| [https://t.me/sugarhl Никита Сахаров]
|| [https://t.me/zhelezinpezdelnik Роман Ломтев]
|-
|}

Офисные часы:
Козачинский А.Н. по понедельникам и четвергам 15:00-16:00 в ауд. S832.

== Материалы курса ==

=== Группа для любых вопросов по курсу ===
[https://t.me/joinchat/U3mg-j0ibdH6SxJa Вступайте!]
=== Записи занятий ===

{| class="wikitable"
|-
! № лекции
! [https://www.youtube.com/watch?v=FWLvOnIftG8 Лекция 1]
! [https://www.youtube.com/watch?v=bq5rhBgk82g Лекция 2]
! [https://www.youtube.com/watch?v=MsYKW45SINQ Лекция 3]
! [https://www.youtube.com/watch?v=sViP48e02-M Лекция 4]
! [https://youtu.be/Qk1hCce_gpI Лекция 5]
! [https://www.youtube.com/watch?v=jI2CrmORkVQ Лекция 6]
! [https://www.youtube.com/watch?v=Jtt5W-PXFhU Лекция 7]
! [https://youtu.be/xGC5PLUd0w0 Лекция 8]
|-
|}

=== Прочие материалы ===

* [https://drive.google.com/drive/folders/1vJQkWLMxA-3_T9pb3EelOCd_3wsUvcXC?usp=sharing Основные материалы]

* [https://www.youtube.com/playlist?list=PL1Uob8iPTHGTUM71KDYl7ZyBN01vykvLy Видеозаписи прошлых лет]

== Аттестация и оценки ==

Во 2-ом модуле производится промежуточная аттестация за
осенний семестр. В осеннем семестре проводятся две письменные контрольные работы (КР1 и
КР2); выдается и проверяется письменное домашнее задание (ДЗ2).

Домашнее задание выдается частями, каждую из которых следует сдавать в установленные
сроки. Преподаватель вправе потребовать от любого студента "защитить" (т.е. изложить устно,
отвечая на возникающие при этом вопросы) решение любой из зачтенных этому студенту задач ДЗ.
В случае неуспешной защиты, баллы за соответствующую часть ДЗ могут быть снижены, в т.ч. до нуля.

Оценка за контрольную работу выставляется в долях единицы без
округления (т.е. с максимальной доступной используемым вычислительным
средствам точностью). Оценка ДЗ2 также выставляется в долях единицы без
округления. Оценки за контрольные работы и домашние задания могут быть
больше единицы засчет "бонусных баллов".

Накопленная оценка НК2 за осенний семестр вычисляется по
формулам:
{|style="border:solid 4px red;"
|
· НК2' = 10 * min (1, 0.35 * КР1 + 0.35 * КР2 + 0.3 * ДЗ2)
|}

{|style="border:solid 4px red;"
|
· НК2 = ОКРУГЛ (НК2').
|}

Здесь и далее ОКРУГЛение производится по обычным правилам, но полуцелые
числа округляются вверх.
Если НК2 >= 4, то промежуточная оценка за осенний семестр Э2 =
НК2. Если НК2 < 4, студенту предлагается выполнить итоговое
контрольное задание ИК2, оцениваемое по десятибалльной системе. В этом
случае промежуточная оценка за осенний семестр

Э2 = ОКРУГЛ (0.7 * ИК2 + 0.3 * НК2').

Промежуточной оценкой по дисциплине является оценка Э2.

Промежуточная аттестация (4 модуль) :
В весеннем семестре проводятся две контрольные работы (КР3 и КР4); выдается и проверяется домашнее задание (ДЗ4). Оценки
выставляются так же, как и в осеннем семестре. Накопленная оценка НК4 за весенний семестр вычисляется по
формулам:

НК4' = 10 * min (1, 0.35 * КР3 + 0.35 * КР4 + 0.3 * ДЗ4)
НК4 = ОКРУГЛ (НК4').

Если НК4 >= 4, то итоговая оценка за весенний семестр Э4 = НК4.
Если НК4 < 4, студенту предлагается выполнить итоговое
контрольное задание ИК4, оцениваемое по десятибалльной системе. В этом
случае итоговая оценка за весенний семестр

Э4 = ОКРУГЛ (0.7 * ИК4 + 0.3 * НК4').

Результирующей оценкой по дисциплине является оценка Э4.

== Литература ==

# Верещагин Н. К., Шень А. Лекции по математической логике и теории алгоритмов. Части 1--3. 5-е изд., М: МЦНМО, 2017.
# Виноградов И. М. Основы теории чисел. 9-е изд., М.: Наука, 1981.
# [http://rubtsov.su/public/DM-HSE-Draft.pdf Вялый М., Подольский В., Рубцов А., Шварц Д., Шень А. Лекции по дискретной математике.]
# Гаврилов Г. П., Сапоженко А. А. Задачи и упражнения по дискретной математике. 3-е изд., М.: ФИЗМАТЛИТ, 2004.
# [https://drive.google.com/file/d/1RM6KX_reBFwUXesWGUEu0sFn2NCaBgvz/view?usp=sharing Дашков Е. В. Введение в математическую логику. Множества и отношения. М.: МФТИ, 2019.]
# Зубков А. М., Севастьянов Б. А., Чистяков В. П. Сборник задач по теории вероятностей. 2-е изд., М.: Наука, 1989.
# Ландо С. К., Лекции о производящих функциях. 3-е изд, М.: МЦНМО, 2007.
# Мельников О. И. Теория графов в занимательных задачах. 5-е изд., М.: Книжный дом "ЛИБРОКОМ", 2013.
# [http://www.mccme.ru/free-books/shen/shen-induction.pdf Шень А., Математическая индукция. 5-е изд, М.: МЦНМО, 2016.]

Statistical learning theory 2021

2021-10-24T22:13:58Z

РќРёРєРёС‚Р° Р›СѓРєСЊСЏРЅРµРЅРєРѕ:

== General Information ==

[https://www.dropbox.com/s/a8dd33ousa76qad/grading.pdf?dl=0 Grading]

Teachers: [https://www.hse.ru/en/org/persons/160550073 Bruno Bauwens] and [https://www.hse.ru/en/org/persons/225553845 Nikita Lukianenko]

Lectures: Saturday 14:40 - 16:00. The lectures are Pokrovkaya and also streamed [https://us02web.zoom.us/j/82173400975?pwd=L1lhTzFTc2lGem5BVFdRcFEyVUhqZz09 here] in zoom.

Seminars: Tuesday 16:20 - 17:40. The seminars are Pokrovkaya and also streamed [https://meet.google.com/ber-yzns-hxz here] in google.meet.

See [https://ruz.hse.ru/ruz/main ruz] for the rooms.

Practical information on a telegram group. [https://t.me/joinchat/IER2-8hc0wUxNDQ0 Join here.]

The course is similar [http://wiki.cs.hse.ru/Statistical_learning_theory_2020 last year], except for the order of topics and part 3.

== Homeworks ==

Email to brbauwens-at-gmail.com. Start the subject line with SLT-HW. [https://www.dropbox.com/s/taskzhu0nj5motd/scores.ods?dl=0 Results]

Deadline before the lecture, every other lecture.

25 Sept: see problem lists 1 and 2

09 Oct: see problem lists 3 Update 30/9 and 4

Etc.

== Course materials ==

{| class="wikitable"
|-
! Video !! Summary !! Slides !! Lecture notes !! Problem list !! Solutions
|-
|
|| ''Part 1. Online learning''
|-
| [https://drive.google.com/file/d/1WL9LSNDD1B_q6LdpfDQ8BPluNfhjWrD9/view?usp=sharing 4 Sept]
|| Lecture: philosophy. Seminar: the online mistake bound model, the weighted majority, and perceptron algorithms [https://drive.google.com/drive/folders/1NXiLbhmO2Ml7jFmnLtjqhOgCoHg7yn9T?usp=sharing movies]
|| [https://www.dropbox.com/s/uk9awkfa827pmtf/01allSlides.pdf?dl=0 01sl]
|| [https://www.dropbox.com/s/uvsfzb997kantoa/00book_intro.pdf?dl=0 00ch] [https://www.dropbox.com/s/6ah70h5loyrz5lx/01book_onlineMistakeBound.pdf?dl=0 01ch]
|| [https://www.dropbox.com/s/aoma8ma8mkd3885/01sem.pdf?dl=0 01prob (9 Sept)]
|| [https://www.dropbox.com/s/sqzqlrtzr2nu8cq/01sol.pdf?dl=0 01sol]
|-
| [https://drive.google.com/file/d/16OoCqhh16BKQzyF-HM8RozigyJ3BBVxA/view?usp=sharing 11 Sept]
|| The perceptron algorithm in the agnostic setting. Kernels. The standard optimal algorithm.
|| [https://www.dropbox.com/s/sy959ee81mov5cr/02slides.pdf?dl=0 02sl]
|| [https://www.dropbox.com/s/0029k15cbnxj2v1/02book_sequentialOptimalAlgorithm.pdf?dl=0 02ch] [https://www.dropbox.com/s/eggk7kctgox8aza/03book_perceptron.pdf?dl=0 03ch]
|| [https://www.dropbox.com/s/415nws7qi589bme/02sem.pdf?dl=0 02prob (23 Sept)]
|| [https://www.dropbox.com/s/ofcctflbnxt0kx3/02sol.pdf?dl=0 02sol]
|-
| 18 Sept (rec to do)
|| Prediction with expert advice and the exponentially weighted majority algorithm. Recap probability theory.
|| [https://www.dropbox.com/s/a60p9b76cxusgqy/03slides.pdf?dl=0 03sl]
|| [https://www.dropbox.com/s/ytl6q83q6gkax3w/04book_predictionWithExperts.pdf?dl=0 ch04] [https://www.dropbox.com/s/l11afq1d0qn6za7/05book_introProbability.pdf?dl=0 ch05]
|| [https://www.dropbox.com/s/nsrcy3yxgey67lp/03sem.pdf?dl=0 03prob(30 Sept)]
|| [https://www.dropbox.com/s/bg9nd01h1fhzjsi/03sol.pdf?dl=0 03sol]
|-
|
|| ''Part 2. Risk bounds for binary classification''
|-
| [https://drive.google.com/file/d/1RHz8NgfianUQFlx8VswjiiPRvt0DoBvc/view?usp=sharing 25 Sept]
|| Sample complexity in the realizable setting, simple examples and bounds using VC-dimension
|| [https://www.dropbox.com/s/pi0f3wab1xna6d7/04slides.pdf?dl=0 sl04]
|| [https://www.dropbox.com/s/8xrgcugs4xv2r2p/06book_sampleComplexity.pdf?dl=0 ch06]
|| [https://www.dropbox.com/s/7qn2yz5fxc93rez/04sem.pdf?dl=0 04prob]
|| [https://www.dropbox.com/s/xm3nhgj5d6h49nz/04sol.pdf?dl=0 04sol]
|-
| 2 Oct
|| Growth functions, VC-dimension and the characterization of sample comlexity with VC-dimensions
|| [https://www.dropbox.com/s/rpnh6288rdb3j8m/05slides.pdf?dl=0 sl05]
|| [https://www.dropbox.com/s/ctc48w1d2vvyiyt/07book_growthFunctions.pdf?dl=0 ch07] [https://www.dropbox.com/s/jofixf9tstz0f8z/08book_VCdimension.pdf?dl=0 ch08]
|| [https://www.dropbox.com/s/zbyqxy3qp3pz79i/05sem.pdf?dl=0 05prob]
|| [https://www.dropbox.com/s/a8efm18dof2zeox/05sol.pdf?dl=0 05sol]
|-
| [https://drive.google.com/file/d/17zynIg_CZ6cCNBig5QXmBx7VFS8peyuU/view?usp=sharing 9 Oct]
|| Risk decomposition and the fundamental theorem of statistical learning theory
|| [https://www.dropbox.com/s/jxijka88vfanv5n/06slides.pdf?dl=0 sl06]
|| [https://www.dropbox.com/s/r44bwxz34qj98gg/09book_riskBounds.pdf?dl=0 ch09]
|| [https://www.dropbox.com/s/x87txc8v5v6u8vb/06sem.pdf?dl=0 06prob]
|| [https://www.dropbox.com/s/ydlqu8oce3xj6ix/06sol.pdf?dl=0 06sol]
|-
| 16 Oct
|| Bounded differences inequality and Rademacher complexity
|| [https://www.dropbox.com/s/kfithyq0dgcq6h8/07slides.pdf?dl=0 sl07]
|| [https://www.dropbox.com/s/5quc1jfkrvm3t71/10book_measureConcentration.pdf?dl=0 ch10] [https://www.dropbox.com/s/km0fns8n3aihauv/11book_RademacherComplexity.pdf?dl=0 ch11]
||
||
|-
| 29 Oct
|| Support vector machines and margin risk bounds
||
||
||
||
|-
| 6 Nov
|| Kernels: risk bounds, design, and representer theorem
||
||
||
||
|-
| 13 Nov
|| AdaBoost and risk bounds
||
||
||
||
|-
|
|| ''Part 3. Other topics''
|-
| 20 Nov
|| Clustering
||
||
||
||
|-
| 27 Nov
|| Dimensionality reduction and the Johnson-Lindenstrauss lemma
||
||
||
||
|-
| 4 Dec
|| Active learning
||
||
||
||
|-
| 11 Dec
|| Colloquium
||
||
||
||

|}



The lectures in October and November are based on the book:
Foundations of machine learning 2nd ed, Mehryar Mohri, Afshin Rostamizadeh, and Ameet Talwalker, 2018. This book can be downloaded from http://gen.lib.rus.ec/ .

== Office hours ==

{| class="wikitable"
|-
! Person !! Monday !! Tuesday !! Wednesday !! Thursday !! Friday !!
|-
| [https://www.hse.ru/en/org/persons/160550073 Bruno Bauwens], [https://zoom.us/j/5579743402 Zoom] || || 12h30-14h30 || || || 14h-20h || Room S834 Pokrovkaya 11
|-
| [https://www.hse.ru/org/persons/225553845 Nikita Lukianenko], [https://t.me/vaulty Telegram] || || 14h30-16h30 || 14h30-16h30 || || || Room S831 Pokrovkaya 11
|-
|}

It is always good to send an email in advance. Questions and feedback are welcome.

I am traveling from Sept 12 -- Sept 30 and Oct 16 -- Oct 26. On Fridays I'm available till 16h30.

DM1-SE-2021-22

2021-09-25T20:40:00Z

РќРёРєРёС‚Р° Р›СѓРєСЊСЏРЅРµРЅРєРѕ: Изменение даты дедлайна по ДЗ в своей группе

== Экзамен ==

== Контрольные работы ==

== Текущая успеваемость ==
'''Сводные таблицы с оценками'''
{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1_Et9QKj-o7Jtsju8PZi6GA-v81JYA-pA8HGwasBUQq8/edit#gid=0 211] !! [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1_Et9QKj-o7Jtsju8PZi6GA-v81JYA-pA8HGwasBUQq8/edit#gid=863541256 212] !! [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1_Et9QKj-o7Jtsju8PZi6GA-v81JYA-pA8HGwasBUQq8/edit#gid=1053007019 213] !! [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1_Et9QKj-o7Jtsju8PZi6GA-v81JYA-pA8HGwasBUQq8/edit#gid=312350740 214] !! [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1_Et9QKj-o7Jtsju8PZi6GA-v81JYA-pA8HGwasBUQq8/edit#gid=1454530157 215] !! [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1_Et9QKj-o7Jtsju8PZi6GA-v81JYA-pA8HGwasBUQq8/edit#gid=1119019496 216] !! [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1_Et9QKj-o7Jtsju8PZi6GA-v81JYA-pA8HGwasBUQq8/edit#gid=862571297 217] !! [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1_Et9QKj-o7Jtsju8PZi6GA-v81JYA-pA8HGwasBUQq8/edit#gid=1583267003 218] !! [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1_Et9QKj-o7Jtsju8PZi6GA-v81JYA-pA8HGwasBUQq8/edit#gid=866941506 219] !!
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1_Et9QKj-o7Jtsju8PZi6GA-v81JYA-pA8HGwasBUQq8/edit#gid=1319502911 2110]
! [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1_Et9QKj-o7Jtsju8PZi6GA-v81JYA-pA8HGwasBUQq8/edit#gid=270115119 2111]
|}

[https://docs.google.com/document/d/1dLyetJfqHNUNE3_-aBnCfZfo-f0nPrqFRyFEi3dNb2I/edit?usp=sharing Дневник семинаров 211]

[https://docs.google.com/document/d/1ijSlF4x1YWN3FFJyfZWEpTamyEPlciO0ZZSQdYC5Tm4/edit?usp=sharing Дневник семинаров 2110]

[https://docs.google.com/document/d/16TPS8Q4LZ_LER-U-jUF6dC9KYDMW_KJMM-T8gkIQglo/edit?usp=sharing Дневник семинаров 2111]

== Наборы задач для семинаров ==

* [https://drive.google.com/file/d/19WyCIkbPZPN0_VA4ZBz6kIyU46b0A8Sy/view?usp=sharing Листок 1]

* [https://drive.google.com/file/d/1jHm9GSAlLz-vhs6yDZM4MBZ5xm0dTgSk/view?usp=sharing Листок 2]

== Домашние задания ==

{| class="wikitable"
|-
! Задание !! colspan="11" | Срок сдачи в группе
|-
| || 211 || 212 || 213 || 214 || 215 || 216 || 217 || 218 || 219 || 2110 || 2111
|-
| [https://drive.google.com/file/d/1jaz9wgtj4xjmYLtYthp9Eid6NYgzc_7V/view?usp=sharing ДЗ 1] || 27.09 13:00 || 30.09 || 26.09 || 30.09 || 01.10. 14:40 || 01.10. 13:00 || 26.09 || 26.09 || 26.09 || 30.09 13:00 || 30.09 16:20
|}

Срок сдачи задания устанавливается семинаристом группы.

== Преподаватели ==

=== Лектор ===

[https://www.hse.ru/org/persons/104695093 Евгений Владимирович Дашков.] Мои контакты: edashkov@gmail.com, [https://t.me/edashkov Telegram], [https://vk.com/evgeny.v.dashkov ВК].
== Преподаватели и учебные ассистенты ==
{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! Группа !! 211 !! 212 !! 213 !! 214 !! 215 !! 216 !! 217 !! 218 !! 219 !! 2110 !! 2111
|-
|| '''Лектор'''
| colspan="15" | Дашков Е.В.

|-
|| '''Семинаристы'''
|| [https://t.me/kozachinskiy Козачинский А.Н.]
|| [https://t.me/edashkov Дашков Е.В.]
|| [https://t.me/good_michael Хрыстик М.А.]
|| [https://t.me/vaulty Лукьяненко Н.С.]
|| [https://t.me/dshvarts Шварц Д.А.]
|| [https://t.me/dshvarts Шварц Д.А.]
|| [https://t.me/medvednikita Медведь Н.Ю.]
|| [https://t.me/good_michael Хрыстик М.А.]
|| [https://t.me/good_michael Хрыстик М.А.]
|| [https://t.me/kozachinskiy Козачинский А.Н.]
|| [https://t.me/kozachinskiy Козачинский А.Н.]

|-
| rowspan="5" | '''Ассистенты'''
|| [https://t.me/ale110i Алексей Ищенко]

|| [https://t.me/samiysamiytochniy Музаффар Садуллаев]
|| [https://t.me/zhelezinpezdelnik Роман Ломтев]
|| [https://t.me/VladPobeda Влад Масельскас]
|| [https://t.me/ilyakolb Илья Колб]
|| [https://t.me/dzavalinka Данил Завалинский]
|| [https://t.me/Moromug Алексей Зобнин]
|| [https://t.me/larsic Анастасия Арунова]
|| [https://t.me/Larsi_2014 Маргарита Арунова]
|| [https://t.me/sugarhl Никита Сахаров]
|| 11
|-
|}

== Материалы курса ==

=== Группа для любых вопросов по курсу ===
[https://t.me/joinchat/U3mg-j0ibdH6SxJa Вступайте!]
=== Записи занятий ===

=== Прочие материалы ===

* [https://drive.google.com/drive/folders/1vJQkWLMxA-3_T9pb3EelOCd_3wsUvcXC?usp=sharing Основные материалы]

* [https://www.youtube.com/playlist?list=PL1Uob8iPTHGTUM71KDYl7ZyBN01vykvLy Видеозаписи прошлых лет]

== Аттестация и оценки ==

Во 2-ом модуле производится промежуточная аттестация за
осенний семестр. В осеннем семестре проводятся две письменные контрольные работы (КР1 и
КР2); выдается и проверяется письменное домашнее задание (ДЗ2).

Домашнее задание выдается частями, каждую из которых следует сдавать в установленные
сроки. Преподаватель вправе потребовать от любого студента "защитить" (т.е. изложить устно,
отвечая на возникающие при этом вопросы) решение любой из зачтенных этому студенту задач ДЗ.
В случае неуспешной защиты, баллы за соответствующую часть ДЗ могут быть снижены, в т.ч. до нуля.

Оценка за контрольную работу выставляется в долях единицы без
округления (т.е. с максимальной доступной используемым вычислительным
средствам точностью). Оценка ДЗ2 также выставляется в долях единицы без
округления. Оценки за контрольные работы и домашние задания могут быть
больше единицы засчет "бонусных баллов".

Накопленная оценка НК2 за осенний семестр вычисляется по
формулам:
{|style="border:solid 4px red;"
|
· НК2' = 10 * min (1, 0.35 * КР1 + 0.35 * КР2 + 0.3 * ДЗ2)
|}

{|style="border:solid 4px red;"
|
· НК2 = ОКРУГЛ (НК2').
|}

Здесь и далее ОКРУГЛение производится по обычным правилам, но полуцелые
числа округляются вверх.
Если НК2 >= 4, то промежуточная оценка за осенний семестр Э2 =
НК2. Если НК2 < 4, студенту предлагается выполнить итоговое
контрольное задание ИК2, оцениваемое по десятибалльной системе. В этом
случае промежуточная оценка за осенний семестр

Э2 = ОКРУГЛ (0.7 * ИК2 + 0.3 * НК2').

Промежуточной оценкой по дисциплине является оценка Э2.

Промежуточная аттестация (4 модуль) :
В весеннем семестре проводятся две контрольные работы (КР3 и КР4); выдается и проверяется домашнее задание (ДЗ4). Оценки
выставляются так же, как и в осеннем семестре. Накопленная оценка НК4 за весенний семестр вычисляется по
формулам:

НК4' = 10 * min (1, 0.35 * КР3 + 0.35 * КР4 + 0.3 * ДЗ4)
НК4 = ОКРУГЛ (НК4').

Если НК4 >= 4, то итоговая оценка за весенний семестр Э4 = НК4.
Если НК4 < 4, студенту предлагается выполнить итоговое
контрольное задание ИК4, оцениваемое по десятибалльной системе. В этом
случае итоговая оценка за весенний семестр

Э4 = ОКРУГЛ (0.7 * ИК4 + 0.3 * НК4').

Результирующей оценкой по дисциплине является оценка Э4.

== Литература ==

# Верещагин Н. К., Шень А. Лекции по математической логике и теории алгоритмов. Части 1--3. 5-е изд., М: МЦНМО, 2017.
# Виноградов И. М. Основы теории чисел. 9-е изд., М.: Наука, 1981.
# [http://rubtsov.su/public/DM-HSE-Draft.pdf Вялый М., Подольский В., Рубцов А., Шварц Д., Шень А. Лекции по дискретной математике.]
# Гаврилов Г. П., Сапоженко А. А. Задачи и упражнения по дискретной математике. 3-е изд., М.: ФИЗМАТЛИТ, 2004.
# [https://drive.google.com/file/d/1RM6KX_reBFwUXesWGUEu0sFn2NCaBgvz/view?usp=sharing Дашков Е. В. Введение в математическую логику. Множества и отношения. М.: МФТИ, 2019.]
# Зубков А. М., Севастьянов Б. А., Чистяков В. П. Сборник задач по теории вероятностей. 2-е изд., М.: Наука, 1989.
# Ландо С. К., Лекции о производящих функциях. 3-е изд, М.: МЦНМО, 2007.
# Мельников О. И. Теория графов в занимательных задачах. 5-е изд., М.: Книжный дом "ЛИБРОКОМ", 2013.
# [http://www.mccme.ru/free-books/shen/shen-induction.pdf Шень А., Математическая индукция. 5-е изд, М.: МЦНМО, 2016.]

Statistical learning theory 2021

2021-09-20T21:29:44Z

РќРёРєРёС‚Р° Р›СѓРєСЊСЏРЅРµРЅРєРѕ:

== General Information ==

[https://www.dropbox.com/s/a8dd33ousa76qad/grading.pdf?dl=0 Grading]

Teachers: [https://www.hse.ru/en/org/persons/160550073 Bruno Bauwens] and [https://www.hse.ru/en/org/persons/225553845 Nikita Lukianenko]

Lectures: Saturday 14:40 - 16:00. The lectures are Pokrovkaya and also streamed [https://us02web.zoom.us/j/82173400975?pwd=L1lhTzFTc2lGem5BVFdRcFEyVUhqZz09 here] in zoom. On 18 and 25 Sept only online.

Seminars: Tuesday 16:20 - 17:40. The seminars are Pokrovkaya and also streamed [https://zoom.us/j/95201626157?pwd=dE16MHlJU0xtakNUTHdvRE5POEdpQT09 here] in zoom.

See [https://ruz.hse.ru/ruz/main ruz] for the rooms.

Practical information on [https://t.me/joinchat/IER2-8hc0wUxNDQ0 telegram group]

The course is similar [http://wiki.cs.hse.ru/Statistical_learning_theory_2020 last year], except for the order of topics and part 3.

== Homeworks ==

Email to brbauwens-at-gmail.com.

Deadline before the lecture, every 2 weeks.

25 Sept: see problem lists 1 and 2 [update 16 Sept]

09 Oct: see problem lists 3 and 4

Etc.

== Course materials ==

{| class="wikitable"
|-
! Video !! Summary !! Slides !! Lecture notes !! Problem list !! Solutions
|-
|
|| ''Part 1. Online learning'' || || ||
|-
| [https://drive.google.com/file/d/1WL9LSNDD1B_q6LdpfDQ8BPluNfhjWrD9/view?usp=sharing 4 Sept]
|| Lecture: philosophy. Seminar: the online mistake bound model, the weighted majority, and perceptron algorithms [https://drive.google.com/drive/folders/1NXiLbhmO2Ml7jFmnLtjqhOgCoHg7yn9T?usp=sharing movies]
|| [https://www.dropbox.com/s/uk9awkfa827pmtf/01allSlides.pdf?dl=0 01sl]
|| [https://www.dropbox.com/s/uvsfzb997kantoa/00book_intro.pdf?dl=0 00ch] [https://www.dropbox.com/s/6ah70h5loyrz5lx/01book_onlineMistakeBound.pdf?dl=0 01ch]
|| [https://www.dropbox.com/s/aoma8ma8mkd3885/01sem.pdf?dl=0 01prob (9 Sept)]
|| [https://www.dropbox.com/s/sqzqlrtzr2nu8cq/01sol.pdf?dl=0 01sol]
|-
| [https://drive.google.com/file/d/16OoCqhh16BKQzyF-HM8RozigyJ3BBVxA/view?usp=sharing 11 Sept]
|| The perceptron algorithm in the agnostic setting. Kernels. The standard optimal algorithm.
|| [https://www.dropbox.com/s/sy959ee81mov5cr/02slides.pdf?dl=0 02sl]
|| [https://www.dropbox.com/s/0029k15cbnxj2v1/02book_sequentialOptimalAlgorithm.pdf?dl=0 02ch] [https://www.dropbox.com/s/eggk7kctgox8aza/03book_perceptron.pdf?dl=0 03ch]
|| [https://www.dropbox.com/s/415nws7qi589bme/02sem.pdf?dl=0 02prob (16 Sept)]
|| [https://www.dropbox.com/s/ofcctflbnxt0kx3/02sol.pdf?dl=0 02sol]
|-
| 18 Sept (online)
|| Prediction with expert advice and the exponentially weighted majority algorithm. Recap probability theory. Leave on out risk for SVM.
|| [https://www.dropbox.com/s/a60p9b76cxusgqy/03slides.pdf?dl=0 03sl]
||
||
||
|-
|
|| ''Part 2. Supervised classification'' || || ||
|-
| 25 Sept
|| Sample complexity in the realizable setting, simple example and bounds using VC-dimension
||
||
||
||
|-
| 2 Oct
|| Risk decomposition and the fundamental theorem of statistical learning theory
||
||
||
||
|-
| 9 Oct
|| Rademacher complexity
||
||
||
||
|-
| 16 Oct
|| Support vector machines and margin risk bounds
||
||
||
||
|-
| 29 Oct
|| Kernels: risk bounds, design, and representer theorem
||
||
||
||
|-
| 6 Nov
|| AdaBoost and risk bounds
||
||
||
||
|-
|
|| ''Part 3. Other topics'' || || ||
|-
| 13 Nov
|| Clustering
||
||
||
||
|-
| 20 Nov
|| Dimensionality reduction and the Johnson-Lindenstrauss lemma
||
||
||
||
|-
| 27 Nov
|| Active learning
||
||
||
||
|-
| 4 Dec
|| Extra space for a lesson, in the likely case we are a bit slower.
||
||
||
||
|-
| 11 Dec
|| Colloquium
||
||
||
||

|}



The lectures in October and November are based on the book:
Foundations of machine learning 2nd ed, Mehryar Mohri, Afshin Rostamizadeh, and Ameet Talwalker, 2018. This book can be downloaded from http://gen.lib.rus.ec/ .

== Office hours ==

{| class="wikitable"
|-
! Person !! Monday !! Tuesday !! Wednesday !! Thursday !! Friday !!
|-
| [https://www.hse.ru/en/org/persons/160550073 Bruno Bauwens], [https://zoom.us/j/5579743402 Zoom] || || 12h30-14h30 || || || 14h-20h || Room S834 Pokrovkaya 11
|-
| [https://www.hse.ru/org/persons/225553845 Nikita Lukianenko], [https://t.me/vaulty Telegram] || || 14h30-16h30 || 14h30-16h30 || || || Room S831 Pokrovkaya 11
|-
|}

It is always good to send an email in advance. Questions and feedback are welcome.

I am traveling from Sept 12 -- Sept 30 and Oct 16 -- Oct 26. On Fridays I'm available till 16h30.