Wiki - Факультет компьютерных наук - Вклад [ru]

Современные методы машинного обучения (курс майнора)/ИАД3-Допзадачи

2016-12-12T22:31:18Z

Agrachev:

== Задача 1 (3 балла) ==

Среди респондентов General Social Survey 2014 года хотя бы раз в месяц проводят вечер в баре 203 женщины и 239 мужчин; реже, чем раз в месяц, это делают 718 женщин и 515 мужчин. Посчитайте значение коэффициента корреляции Мэтьюса между полом и частотой похода в бары. Проверьте, значимо ли коэффициент корреляции Мэтьюса отличается от нуля. Отличаются ли доля мужчин и доля женщин, относительно часто проводящих вечера в баре? Проверьте гипотезу, постройте 95% доверительный интервал для разности долей.

== Задача 2 (2 балла) ==

[https://github.com/cs-hse/ML_DM_HSE_minor/blob/master/module3_statistics_notebooks/seminar2_hypotheses/practice_hockey_players_height.ipynb Hockey]

== Задача 3 (5 баллов) ==

Написать свою реализацию алгоритма Gradient Boosting. Протестировать на каком-либо датасете из тех, что вы анализировали в этом семестре.

Современные методы машинного обучения (курс майнора)/ИАД3-Допзадачи

2016-12-12T21:18:00Z

Agrachev:

Современные методы машинного обучения (курс майнора)/ИАД3-Допзадачи

2016-12-12T21:17:23Z

Agrachev:

== Задача 1 (3 балла) ==

Среди респондентов General Social Survey 2014 года хотя бы раз в месяц проводят вечер в баре 203 женщины и 239 мужчин; реже, чем раз в месяц, это делают 718 женщин и 515 мужчин. Посчитайте значение коэффициента корреляции Мэтьюса между полом и частотой похода в бары. Проверьте, значимо ли коэффициент корреляции Мэтьюса отличается от нуля. Отличаются ли доля мужчин и доля женщин, относительно часто проводящих вечера в баре? Проверьте гипотезу, постройте 95% доверительный интервал для разности долей.

== Задача 2 (2 балла) ==

https://github.com/cs-hse/ML_DM_HSE_minor/blob/master/module3_statistics_notebooks/seminar2_hypotheses/practice_hockey_players_height.ipynb

Современные методы машинного обучения (курс майнора)/ИАД3-Допзадачи

2016-12-12T21:16:09Z

Agrachev:

Современные методы машинного обучения (курс майнора) ИАД3-7

2016-12-12T18:16:17Z

Agrachev: /* Домашние Задания */

__TOC__
== Майнор по курсу "Современные методы машинного обучения" - 2016/2017 учебный год - ИАД-3==

На данной странице будут вывешиваться последние новости и материалы для семинарских занятий группы ИАД-3

Семинарист: [[Участник:Agrachev | Артем Грачев]] 
Почта наших групп: hse.minor.aml.2016.iad37@gmail.com 
Можете обращаться по любым вопросам 
При обращении по почте, начинайте тему письма со слов ''[Майнор ИАД-N]'', где N - номер группы.

''' [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%A1%D0%BE%D0%B2%D1%80%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D1%8B_%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F_(%D0%BA%D1%83%D1%80%D1%81_%D0%BC%D0%B0%D0%B9%D0%BD%D0%BE%D1%80%D0%B0) Страница] курса''' 

Вы можете оставить анонимный отзыв:
[https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSeuRInJOJ6qaTZ4I6ceMi5_Qh54iNv_YVhgdhI2L-YRJHl1HA/viewform GoogleForm]

== Семинары ==
'''1) 15 Сентября 2016:''' Метод опорных векторов. Ядра. 
[https://github.com/grafft/hse-tasks/blob/master/minor-aml-16/sem1/1%20SVM-sem.ipynb IPython Notebook] 

'''2) 22 Сентября 2016:''' Оптимизация. Градиентный спуск. 
[https://github.com/shahurik/hse-minor-ml/blob/master/seminar-2/2_gradient_descent.ipynb Data&Notebook] 
[https://drive.google.com/file/d/0Bxdto9RRxaqMSHNzdXJoanpEejQ/view?usp=sharing GradDesc_LinReg] 
[http://sebastianruder.com/optimizing-gradient-descent/index.html An overview of gradient descent optimization algorithms ] 
[http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4_%D1%81%D1%82%D0%BE%D1%85%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%B4%D0%B8%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%B0 Стохастический градиент на machinelearning.ru]

'''3) 29 Сентября 2016:''' Предобработка данных. 
[http://bit.ly/2dtjsRz Notebook] 

'''4) 6 Октября 2016:''' Нейронные сети. Введение. 
[https://www.tensorflow.org/versions/r0.11/get_started/os_setup.html#download-and-setup Tensorflow install] 
[https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples Tensorflow examples] 

'''5) 13 Октября 2016:''' Бустинг. 
[https://drive.google.com/file/d/0Bxdto9RRxaqMX0RkTXJ0djF5WXc/view?usp=sharing Notebook]

'''20 Октября 2016 семинар отменен! Следите за дальнейшними обновлениями.''' 

'''6) 10 ноября 2016:''' Нейронные сети. Продолжение. 

'''7-8) 24 ноября 2016:''' 1. Распределения и статистики. 2. Проверка гипотез. 
[https://github.com/cs-hse/ML_DM_HSE_minor/tree/master/module3_statistics_notebooks Github]

'''9) 1 декабря 2016:''' Анализ зависимостей. 
[https://github.com/cs-hse/ML_DM_HSE_minor/tree/master/module3_statistics_notebooks Github]

'''10) 8 декабря 2016:''' Регрессия. 
[https://github.com/cs-hse/ML_DM_HSE_minor/tree/master/module3_statistics_notebooks Github]

== Домашние Задания ==
[ ДЗ 1.] ''Срок - 30 Сентября 2016'' 
[https://github.com/shahurik/hse-minor-ml/tree/master/hw-1 Формулировка и данные] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-1]'', где N -- номер группы 
'''UPD! Срок сдачи продлен до 2 октября 2016 года''' 

[ ДЗ 2.] ''Срок - 23 Октября 2016'' 
[https://drive.google.com/open?id=0Bxdto9RRxaqMdG84LWgxSzhmSFU Формулировка и данные] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-2]'', где N -- номер группы 
'''UPD! Срок сдачи продлен до 25 октября 2016 года''' 

[ ДЗ 3.] ''Срок - 1 декабря 2016'' 
[[Современные методы машинного обучения (курс майнора)/ДЗ3|Центральная предельная теорема]] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-3]'', где N -- номер группы 

[ ДЗ 4.] ''Срок - 11 декабря 2016'' 
[[Современные методы машинного обучения (курс майнора)/ДЗ4|Анализ эффективности удержания]] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-4]'', где N -- номер группы 

[ ДЗ 5.] ''Срок - 20 декабря 2016'' 
[[Современные методы машинного обучения (курс майнора)/ДЗ5|Прогнозирование временного ряда]] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-5]'', где N -- номер группы 

== Дополнительные задачи ==
Желающие повысить свою оценку могут решать дополнительные задачи.
За каждую правильно решенную задачу вы можете получить +X баллов (X указан в каждой задаче отдельно) к аудиторной работе. Задачи принимаются до 20-ого декабря. Но если вы хотите прислать две и более задач, то первую надо прислать до 17-ого декабря.

[[Современные методы машинного обучения (курс майнора)/ИАД3-Допзадачи|Дополнительные задачи]]

== Результаты ==
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1UjZH8llu9ZZiCBRwstGI7FWtSMw6XKEIULJIu8hYba4/edit GoogleDoc]

== Полезные ссылки ==

=== Python ===
# [https://www.pkimber.net/open/_downloads/pep8_cheat.pdf PEP-8 Code Style Guide Cheat-sheet]
# [http://www.tutorialspoint.com/python/ Python Tutorials Point]
# [http://matplotlib.org/users/pyplot_tutorial.html Matplotlib Tutorial]
# [http://sebastianraschka.com/Articles/2014_matrix_cheatsheet_table.html Matrix Manipulation Cheat-sheet]
# [http://ipython.org/notebook.html Ipython Notebook]
# [http://beakernotebook.com/ Beaker Notebook]
# [https://www.yhat.com/products/rodeo yhat Rodeo]

=== Ресурсы и книги ===
# [http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/ISLR%20Sixth%20Printing.pdf James, Witten, Hastie, Tibshirani — An Introduction to Statistical Learning]
# [http://www.springer.com/br/book/9780387310732 Bishop — Pattern Recognition and Machine Learning (первые главы)]
# [http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%97%D0%B0%D0%B3%D0%BB%D0%B0%D0%B2%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%86%D0%B0 MachineLearning.ru]
# [https://www.kaggle.com/ Kaggle]
# [http://archive.ics.uci.edu/ml/ UCI Repo]
# [http://www.r2d3.us/visual-intro-to-machine-learning-part-1/ Visual Intro to ML]

=== Онлайн курсы ===
# [https://www.coursera.org/learn/machine-learning Andrew Ng's Course]
# [https://www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning Introduction to ML]
# [https://www.dataquest.io/ Learning Data Science with Python]
# [https://www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning Курс от ВШЭ]
# [http://habrahabr.ru/post/248069/ Обзор МООС Курсов]

Современные методы машинного обучения (курс майнора) ИАД3-7

2016-12-12T18:16:02Z

Agrachev: /* Домашние Задания */

__TOC__
== Майнор по курсу "Современные методы машинного обучения" - 2016/2017 учебный год - ИАД-3==

На данной странице будут вывешиваться последние новости и материалы для семинарских занятий группы ИАД-3

Семинарист: [[Участник:Agrachev | Артем Грачев]] 
Почта наших групп: hse.minor.aml.2016.iad37@gmail.com 
Можете обращаться по любым вопросам 
При обращении по почте, начинайте тему письма со слов ''[Майнор ИАД-N]'', где N - номер группы.

''' [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%A1%D0%BE%D0%B2%D1%80%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D1%8B_%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F_(%D0%BA%D1%83%D1%80%D1%81_%D0%BC%D0%B0%D0%B9%D0%BD%D0%BE%D1%80%D0%B0) Страница] курса''' 

Вы можете оставить анонимный отзыв:
[https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSeuRInJOJ6qaTZ4I6ceMi5_Qh54iNv_YVhgdhI2L-YRJHl1HA/viewform GoogleForm]

== Семинары ==
'''1) 15 Сентября 2016:''' Метод опорных векторов. Ядра. 
[https://github.com/grafft/hse-tasks/blob/master/minor-aml-16/sem1/1%20SVM-sem.ipynb IPython Notebook] 

'''2) 22 Сентября 2016:''' Оптимизация. Градиентный спуск. 
[https://github.com/shahurik/hse-minor-ml/blob/master/seminar-2/2_gradient_descent.ipynb Data&Notebook] 
[https://drive.google.com/file/d/0Bxdto9RRxaqMSHNzdXJoanpEejQ/view?usp=sharing GradDesc_LinReg] 
[http://sebastianruder.com/optimizing-gradient-descent/index.html An overview of gradient descent optimization algorithms ] 
[http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4_%D1%81%D1%82%D0%BE%D1%85%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%B4%D0%B8%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%B0 Стохастический градиент на machinelearning.ru]

'''3) 29 Сентября 2016:''' Предобработка данных. 
[http://bit.ly/2dtjsRz Notebook] 

'''4) 6 Октября 2016:''' Нейронные сети. Введение. 
[https://www.tensorflow.org/versions/r0.11/get_started/os_setup.html#download-and-setup Tensorflow install] 
[https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples Tensorflow examples] 

'''5) 13 Октября 2016:''' Бустинг. 
[https://drive.google.com/file/d/0Bxdto9RRxaqMX0RkTXJ0djF5WXc/view?usp=sharing Notebook]

'''20 Октября 2016 семинар отменен! Следите за дальнейшними обновлениями.''' 

'''6) 10 ноября 2016:''' Нейронные сети. Продолжение. 

'''7-8) 24 ноября 2016:''' 1. Распределения и статистики. 2. Проверка гипотез. 
[https://github.com/cs-hse/ML_DM_HSE_minor/tree/master/module3_statistics_notebooks Github]

'''9) 1 декабря 2016:''' Анализ зависимостей. 
[https://github.com/cs-hse/ML_DM_HSE_minor/tree/master/module3_statistics_notebooks Github]

'''10) 8 декабря 2016:''' Регрессия. 
[https://github.com/cs-hse/ML_DM_HSE_minor/tree/master/module3_statistics_notebooks Github]

== Домашние Задания ==
[ ДЗ 1.] ''Срок - 30 Сентября 2016'' 
[https://github.com/shahurik/hse-minor-ml/tree/master/hw-1 Формулировка и данные] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-1]'', где N -- номер группы 
'''UPD! Срок сдачи продлен до 2 октября 2016 года''' 

[ ДЗ 2.] ''Срок - 23 Октября 2016'' 
[https://drive.google.com/open?id=0Bxdto9RRxaqMdG84LWgxSzhmSFU Формулировка и данные] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-2]'', где N -- номер группы 
'''UPD! Срок сдачи продлен до 25 октября 2016 года''' 

[ ДЗ 3.] ''Срок - 1 декабря 2016'' 
[[Современные методы машинного обучения (курс майнора)/ДЗ3|Центральная предельная теорема]] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-3]'', где N -- номер группы 

[ ДЗ 4.] ''Срок - 11 декабря 2016'' 
[[Современные методы машинного обучения (курс майнора)/ДЗ4|Анализ эффективности удержания]] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-4]'', где N -- номер группы 

[ ДЗ 4.] ''Срок - 20 декабря 2016'' 
[[Современные методы машинного обучения (курс майнора)/ДЗ5|Прогнозирование временного ряда]] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-5]'', где N -- номер группы 

== Дополнительные задачи ==
Желающие повысить свою оценку могут решать дополнительные задачи.
За каждую правильно решенную задачу вы можете получить +X баллов (X указан в каждой задаче отдельно) к аудиторной работе. Задачи принимаются до 20-ого декабря. Но если вы хотите прислать две и более задач, то первую надо прислать до 17-ого декабря.

[[Современные методы машинного обучения (курс майнора)/ИАД3-Допзадачи|Дополнительные задачи]]

== Результаты ==
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1UjZH8llu9ZZiCBRwstGI7FWtSMw6XKEIULJIu8hYba4/edit GoogleDoc]

== Полезные ссылки ==

=== Python ===
# [https://www.pkimber.net/open/_downloads/pep8_cheat.pdf PEP-8 Code Style Guide Cheat-sheet]
# [http://www.tutorialspoint.com/python/ Python Tutorials Point]
# [http://matplotlib.org/users/pyplot_tutorial.html Matplotlib Tutorial]
# [http://sebastianraschka.com/Articles/2014_matrix_cheatsheet_table.html Matrix Manipulation Cheat-sheet]
# [http://ipython.org/notebook.html Ipython Notebook]
# [http://beakernotebook.com/ Beaker Notebook]
# [https://www.yhat.com/products/rodeo yhat Rodeo]

=== Ресурсы и книги ===
# [http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/ISLR%20Sixth%20Printing.pdf James, Witten, Hastie, Tibshirani — An Introduction to Statistical Learning]
# [http://www.springer.com/br/book/9780387310732 Bishop — Pattern Recognition and Machine Learning (первые главы)]
# [http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%97%D0%B0%D0%B3%D0%BB%D0%B0%D0%B2%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%86%D0%B0 MachineLearning.ru]
# [https://www.kaggle.com/ Kaggle]
# [http://archive.ics.uci.edu/ml/ UCI Repo]
# [http://www.r2d3.us/visual-intro-to-machine-learning-part-1/ Visual Intro to ML]

=== Онлайн курсы ===
# [https://www.coursera.org/learn/machine-learning Andrew Ng's Course]
# [https://www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning Introduction to ML]
# [https://www.dataquest.io/ Learning Data Science with Python]
# [https://www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning Курс от ВШЭ]
# [http://habrahabr.ru/post/248069/ Обзор МООС Курсов]

Современные методы машинного обучения (курс майнора) ИАД3-7

2016-12-08T21:21:23Z

Agrachev:

__TOC__
== Майнор по курсу "Современные методы машинного обучения" - 2016/2017 учебный год - ИАД-3==

На данной странице будут вывешиваться последние новости и материалы для семинарских занятий группы ИАД-3

Семинарист: [[Участник:Agrachev | Артем Грачев]] 
Почта наших групп: hse.minor.aml.2016.iad37@gmail.com 
Можете обращаться по любым вопросам 
При обращении по почте, начинайте тему письма со слов ''[Майнор ИАД-N]'', где N - номер группы.

''' [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%A1%D0%BE%D0%B2%D1%80%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D1%8B_%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F_(%D0%BA%D1%83%D1%80%D1%81_%D0%BC%D0%B0%D0%B9%D0%BD%D0%BE%D1%80%D0%B0) Страница] курса''' 

Вы можете оставить анонимный отзыв:
[https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSeuRInJOJ6qaTZ4I6ceMi5_Qh54iNv_YVhgdhI2L-YRJHl1HA/viewform GoogleForm]

== Семинары ==
'''1) 15 Сентября 2016:''' Метод опорных векторов. Ядра. 
[https://github.com/grafft/hse-tasks/blob/master/minor-aml-16/sem1/1%20SVM-sem.ipynb IPython Notebook] 

'''2) 22 Сентября 2016:''' Оптимизация. Градиентный спуск. 
[https://github.com/shahurik/hse-minor-ml/blob/master/seminar-2/2_gradient_descent.ipynb Data&Notebook] 
[https://drive.google.com/file/d/0Bxdto9RRxaqMSHNzdXJoanpEejQ/view?usp=sharing GradDesc_LinReg] 
[http://sebastianruder.com/optimizing-gradient-descent/index.html An overview of gradient descent optimization algorithms ] 
[http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4_%D1%81%D1%82%D0%BE%D1%85%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%B4%D0%B8%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%B0 Стохастический градиент на machinelearning.ru]

'''3) 29 Сентября 2016:''' Предобработка данных. 
[http://bit.ly/2dtjsRz Notebook] 

'''4) 6 Октября 2016:''' Нейронные сети. Введение. 
[https://www.tensorflow.org/versions/r0.11/get_started/os_setup.html#download-and-setup Tensorflow install] 
[https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples Tensorflow examples] 

'''5) 13 Октября 2016:''' Бустинг. 
[https://drive.google.com/file/d/0Bxdto9RRxaqMX0RkTXJ0djF5WXc/view?usp=sharing Notebook]

'''20 Октября 2016 семинар отменен! Следите за дальнейшними обновлениями.''' 

'''6) 10 ноября 2016:''' Нейронные сети. Продолжение. 

'''7-8) 24 ноября 2016:''' 1. Распределения и статистики. 2. Проверка гипотез. 
[https://github.com/cs-hse/ML_DM_HSE_minor/tree/master/module3_statistics_notebooks Github]

'''9) 1 декабря 2016:''' Анализ зависимостей. 
[https://github.com/cs-hse/ML_DM_HSE_minor/tree/master/module3_statistics_notebooks Github]

'''10) 8 декабря 2016:''' Регрессия. 
[https://github.com/cs-hse/ML_DM_HSE_minor/tree/master/module3_statistics_notebooks Github]

== Домашние Задания ==
[ ДЗ 1.] ''Срок - 30 Сентября 2016'' 
[https://github.com/shahurik/hse-minor-ml/tree/master/hw-1 Формулировка и данные] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-1]'', где N -- номер группы 
'''UPD! Срок сдачи продлен до 2 октября 2016 года''' 

[ ДЗ 2.] ''Срок - 23 Октября 2016'' 
[https://drive.google.com/open?id=0Bxdto9RRxaqMdG84LWgxSzhmSFU Формулировка и данные] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-2]'', где N -- номер группы 
'''UPD! Срок сдачи продлен до 25 октября 2016 года''' 

[ ДЗ 3.] ''Срок - 1 декабря 2016'' 
[[Современные методы машинного обучения (курс майнора)/ДЗ3|Центральная предельная теорема]] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-3]'', где N -- номер группы 

[ ДЗ 4.] ''Срок - 11 декабря 2016'' 
[[Современные методы машинного обучения (курс майнора)/ДЗ4|Анализ эффективности удержания]] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-4]'', где N -- номер группы 

== Дополнительные задачи ==
Желающие повысить свою оценку могут решать дополнительные задачи.
За каждую правильно решенную задачу вы можете получить +X баллов (X указан в каждой задаче отдельно) к аудиторной работе. Задачи принимаются до 20-ого декабря. Но если вы хотите прислать две и более задач, то первую надо прислать до 17-ого декабря.

[[Современные методы машинного обучения (курс майнора)/ИАД3-Допзадачи|Дополнительные задачи]]

== Результаты ==
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1UjZH8llu9ZZiCBRwstGI7FWtSMw6XKEIULJIu8hYba4/edit GoogleDoc]

== Полезные ссылки ==

=== Python ===
# [https://www.pkimber.net/open/_downloads/pep8_cheat.pdf PEP-8 Code Style Guide Cheat-sheet]
# [http://www.tutorialspoint.com/python/ Python Tutorials Point]
# [http://matplotlib.org/users/pyplot_tutorial.html Matplotlib Tutorial]
# [http://sebastianraschka.com/Articles/2014_matrix_cheatsheet_table.html Matrix Manipulation Cheat-sheet]
# [http://ipython.org/notebook.html Ipython Notebook]
# [http://beakernotebook.com/ Beaker Notebook]
# [https://www.yhat.com/products/rodeo yhat Rodeo]

=== Ресурсы и книги ===
# [http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/ISLR%20Sixth%20Printing.pdf James, Witten, Hastie, Tibshirani — An Introduction to Statistical Learning]
# [http://www.springer.com/br/book/9780387310732 Bishop — Pattern Recognition and Machine Learning (первые главы)]
# [http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%97%D0%B0%D0%B3%D0%BB%D0%B0%D0%B2%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%86%D0%B0 MachineLearning.ru]
# [https://www.kaggle.com/ Kaggle]
# [http://archive.ics.uci.edu/ml/ UCI Repo]
# [http://www.r2d3.us/visual-intro-to-machine-learning-part-1/ Visual Intro to ML]

=== Онлайн курсы ===
# [https://www.coursera.org/learn/machine-learning Andrew Ng's Course]
# [https://www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning Introduction to ML]
# [https://www.dataquest.io/ Learning Data Science with Python]
# [https://www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning Курс от ВШЭ]
# [http://habrahabr.ru/post/248069/ Обзор МООС Курсов]

Современные методы машинного обучения (курс майнора)/ИАД3-Допзадачи

2016-12-08T21:20:50Z

Agrachev:

== Задача 1 ==

Среди респондентов General Social Survey 2014 года хотя бы раз в месяц проводят вечер в баре 203 женщины и 239 мужчин; реже, чем раз в месяц, это делают 718 женщин и 515 мужчин. Посчитайте значение коэффициента корреляции Мэтьюса между полом и частотой похода в бары. Проверьте, значимо ли коэффициент корреляции Мэтьюса отличается от нуля. Отличаются ли доля мужчин и доля женщин, относительно часто проводящих вечера в баре? Проверьте гипотезу, постройте 95% доверительный интервал для разности долей.

== Задача 2 ==

Современные методы машинного обучения (курс майнора) ИАД3-7

2016-12-08T21:20:22Z

Agrachev:

__TOC__
== Майнор по курсу "Современные методы машинного обучения" - 2016/2017 учебный год - ИАД-3==

На данной странице будут вывешиваться последние новости и материалы для семинарских занятий группы ИАД-3

Семинарист: [[Участник:Agrachev | Артем Грачев]] 
Почта наших групп: hse.minor.aml.2016.iad37@gmail.com 
Можете обращаться по любым вопросам 
При обращении по почте, начинайте тему письма со слов ''[Майнор ИАД-N]'', где N - номер группы.

''' [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%A1%D0%BE%D0%B2%D1%80%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D1%8B_%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F_(%D0%BA%D1%83%D1%80%D1%81_%D0%BC%D0%B0%D0%B9%D0%BD%D0%BE%D1%80%D0%B0) Страница] курса''' 

Вы можете оставить анонимный отзыв:
[https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSeuRInJOJ6qaTZ4I6ceMi5_Qh54iNv_YVhgdhI2L-YRJHl1HA/viewform GoogleForm]

== Семинары ==
'''1) 15 Сентября 2016:''' Метод опорных векторов. Ядра. 
[https://github.com/grafft/hse-tasks/blob/master/minor-aml-16/sem1/1%20SVM-sem.ipynb IPython Notebook] 

'''2) 22 Сентября 2016:''' Оптимизация. Градиентный спуск. 
[https://github.com/shahurik/hse-minor-ml/blob/master/seminar-2/2_gradient_descent.ipynb Data&Notebook] 
[https://drive.google.com/file/d/0Bxdto9RRxaqMSHNzdXJoanpEejQ/view?usp=sharing GradDesc_LinReg] 
[http://sebastianruder.com/optimizing-gradient-descent/index.html An overview of gradient descent optimization algorithms ] 
[http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4_%D1%81%D1%82%D0%BE%D1%85%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%B4%D0%B8%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%B0 Стохастический градиент на machinelearning.ru]

'''3) 29 Сентября 2016:''' Предобработка данных. 
[http://bit.ly/2dtjsRz Notebook] 

'''4) 6 Октября 2016:''' Нейронные сети. Введение. 
[https://www.tensorflow.org/versions/r0.11/get_started/os_setup.html#download-and-setup Tensorflow install] 
[https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples Tensorflow examples] 

'''5) 13 Октября 2016:''' Бустинг. 
[https://drive.google.com/file/d/0Bxdto9RRxaqMX0RkTXJ0djF5WXc/view?usp=sharing Notebook]

'''20 Октября 2016 семинар отменен! Следите за дальнейшними обновлениями.''' 

'''6) 10 ноября 2016:''' Нейронные сети. Продолжение. 

'''7-8) 24 ноября 2016:''' 1. Распределения и статистики. 2. Проверка гипотез. 
[https://github.com/cs-hse/ML_DM_HSE_minor/tree/master/module3_statistics_notebooks Github]

'''9) 1 декабря 2016:''' Анализ зависимостей. 
[https://github.com/cs-hse/ML_DM_HSE_minor/tree/master/module3_statistics_notebooks Github]

'''10) 8 декабря 2016:''' Регрессия. 
[https://github.com/cs-hse/ML_DM_HSE_minor/tree/master/module3_statistics_notebooks Github]

== Домашние Задания ==
[ ДЗ 1.] ''Срок - 30 Сентября 2016'' 
[https://github.com/shahurik/hse-minor-ml/tree/master/hw-1 Формулировка и данные] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-1]'', где N -- номер группы 
'''UPD! Срок сдачи продлен до 2 октября 2016 года''' 

[ ДЗ 2.] ''Срок - 23 Октября 2016'' 
[https://drive.google.com/open?id=0Bxdto9RRxaqMdG84LWgxSzhmSFU Формулировка и данные] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-2]'', где N -- номер группы 
'''UPD! Срок сдачи продлен до 25 октября 2016 года''' 

[ ДЗ 3.] ''Срок - 1 декабря 2016'' 
[[Современные методы машинного обучения (курс майнора)/ДЗ3|Центральная предельная теорема]] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-3]'', где N -- номер группы 

[ ДЗ 4.] ''Срок - 11 декабря 2016'' 
[[Современные методы машинного обучения (курс майнора)/ДЗ4|Анализ эффективности удержания]] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-4]'', где N -- номер группы 

== Дополнительные задачи ==
Желающие повысить свою оценку могут решать дополнительные задачи.
За каждую правильно решенную задачу вы можете получить +X баллов (X -- указан в скобочках) к аудиторной работе. Задачи принимаются до 20-ого декабря. Но если вы хотите прислать две и более задач, то первую надо прислать до 17-ого декабря.

[[Современные методы машинного обучения (курс майнора)/ИАД3-Допзадачи|Дополнительные задачи]]

== Результаты ==
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1UjZH8llu9ZZiCBRwstGI7FWtSMw6XKEIULJIu8hYba4/edit GoogleDoc]

== Полезные ссылки ==

=== Python ===
# [https://www.pkimber.net/open/_downloads/pep8_cheat.pdf PEP-8 Code Style Guide Cheat-sheet]
# [http://www.tutorialspoint.com/python/ Python Tutorials Point]
# [http://matplotlib.org/users/pyplot_tutorial.html Matplotlib Tutorial]
# [http://sebastianraschka.com/Articles/2014_matrix_cheatsheet_table.html Matrix Manipulation Cheat-sheet]
# [http://ipython.org/notebook.html Ipython Notebook]
# [http://beakernotebook.com/ Beaker Notebook]
# [https://www.yhat.com/products/rodeo yhat Rodeo]

=== Ресурсы и книги ===
# [http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/ISLR%20Sixth%20Printing.pdf James, Witten, Hastie, Tibshirani — An Introduction to Statistical Learning]
# [http://www.springer.com/br/book/9780387310732 Bishop — Pattern Recognition and Machine Learning (первые главы)]
# [http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%97%D0%B0%D0%B3%D0%BB%D0%B0%D0%B2%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%86%D0%B0 MachineLearning.ru]
# [https://www.kaggle.com/ Kaggle]
# [http://archive.ics.uci.edu/ml/ UCI Repo]
# [http://www.r2d3.us/visual-intro-to-machine-learning-part-1/ Visual Intro to ML]

=== Онлайн курсы ===
# [https://www.coursera.org/learn/machine-learning Andrew Ng's Course]
# [https://www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning Introduction to ML]
# [https://www.dataquest.io/ Learning Data Science with Python]
# [https://www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning Курс от ВШЭ]
# [http://habrahabr.ru/post/248069/ Обзор МООС Курсов]

Современные методы машинного обучения (курс майнора) ИАД3-7

2016-12-08T21:19:29Z

Agrachev:

__TOC__
== Майнор по курсу "Современные методы машинного обучения" - 2016/2017 учебный год - ИАД-3==

На данной странице будут вывешиваться последние новости и материалы для семинарских занятий группы ИАД-3

Семинарист: [[Участник:Agrachev | Артем Грачев]] 
Почта наших групп: hse.minor.aml.2016.iad37@gmail.com 
Можете обращаться по любым вопросам 
При обращении по почте, начинайте тему письма со слов ''[Майнор ИАД-N]'', где N - номер группы.

''' [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%A1%D0%BE%D0%B2%D1%80%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D1%8B_%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F_(%D0%BA%D1%83%D1%80%D1%81_%D0%BC%D0%B0%D0%B9%D0%BD%D0%BE%D1%80%D0%B0) Страница] курса''' 

Вы можете оставить анонимный отзыв:
[https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSeuRInJOJ6qaTZ4I6ceMi5_Qh54iNv_YVhgdhI2L-YRJHl1HA/viewform GoogleForm]

== Семинары ==
'''1) 15 Сентября 2016:''' Метод опорных векторов. Ядра. 
[https://github.com/grafft/hse-tasks/blob/master/minor-aml-16/sem1/1%20SVM-sem.ipynb IPython Notebook] 

'''2) 22 Сентября 2016:''' Оптимизация. Градиентный спуск. 
[https://github.com/shahurik/hse-minor-ml/blob/master/seminar-2/2_gradient_descent.ipynb Data&Notebook] 
[https://drive.google.com/file/d/0Bxdto9RRxaqMSHNzdXJoanpEejQ/view?usp=sharing GradDesc_LinReg] 
[http://sebastianruder.com/optimizing-gradient-descent/index.html An overview of gradient descent optimization algorithms ] 
[http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4_%D1%81%D1%82%D0%BE%D1%85%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%B4%D0%B8%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%B0 Стохастический градиент на machinelearning.ru]

'''3) 29 Сентября 2016:''' Предобработка данных. 
[http://bit.ly/2dtjsRz Notebook] 

'''4) 6 Октября 2016:''' Нейронные сети. Введение. 
[https://www.tensorflow.org/versions/r0.11/get_started/os_setup.html#download-and-setup Tensorflow install] 
[https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples Tensorflow examples] 

'''5) 13 Октября 2016:''' Бустинг. 
[https://drive.google.com/file/d/0Bxdto9RRxaqMX0RkTXJ0djF5WXc/view?usp=sharing Notebook]

'''20 Октября 2016 семинар отменен! Следите за дальнейшними обновлениями.''' 

'''6) 10 ноября 2016:''' Нейронные сети. Продолжение. 

'''7-8) 24 ноября 2016:''' 1. Распределения и статистики. 2. Проверка гипотез. 
[https://github.com/cs-hse/ML_DM_HSE_minor/tree/master/module3_statistics_notebooks Github]

'''9) 1 декабря 2016:''' Анализ зависимостей. 
[https://github.com/cs-hse/ML_DM_HSE_minor/tree/master/module3_statistics_notebooks Github]

'''10) 8 декабря 2016:''' Регрессия. 
[https://github.com/cs-hse/ML_DM_HSE_minor/tree/master/module3_statistics_notebooks Github]

== Домашние Задания ==
[ ДЗ 1.] ''Срок - 30 Сентября 2016'' 
[https://github.com/shahurik/hse-minor-ml/tree/master/hw-1 Формулировка и данные] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-1]'', где N -- номер группы 
'''UPD! Срок сдачи продлен до 2 октября 2016 года''' 

[ ДЗ 2.] ''Срок - 23 Октября 2016'' 
[https://drive.google.com/open?id=0Bxdto9RRxaqMdG84LWgxSzhmSFU Формулировка и данные] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-2]'', где N -- номер группы 
'''UPD! Срок сдачи продлен до 25 октября 2016 года''' 

[ ДЗ 3.] ''Срок - 1 декабря 2016'' 
[[Современные методы машинного обучения (курс майнора)/ДЗ3|Центральная предельная теорема]] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-3]'', где N -- номер группы 

[ ДЗ 4.] ''Срок - 11 декабря 2016'' 
[[Современные методы машинного обучения (курс майнора)/ДЗ4|Анализ эффективности удержания]] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-4]'', где N -- номер группы 

== Дополнительные задачи ==
Желающие повысить свою оценку могут решать дополнительные задачи (кроме №4).
За каждую правильно решенную задачу вы можете получить +3 балла к аудиторной работе. Задачи принимаются до 20-ого декабря. Но если вы хотите прислать две и более задач, то первую надо прислать до 17-ого декабря.

[[Современные методы машинного обучения (курс майнора)/ИАД3-Допзадачи|Дополнительные задачи]]

== Результаты ==
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1UjZH8llu9ZZiCBRwstGI7FWtSMw6XKEIULJIu8hYba4/edit GoogleDoc]

== Полезные ссылки ==

=== Python ===
# [https://www.pkimber.net/open/_downloads/pep8_cheat.pdf PEP-8 Code Style Guide Cheat-sheet]
# [http://www.tutorialspoint.com/python/ Python Tutorials Point]
# [http://matplotlib.org/users/pyplot_tutorial.html Matplotlib Tutorial]
# [http://sebastianraschka.com/Articles/2014_matrix_cheatsheet_table.html Matrix Manipulation Cheat-sheet]
# [http://ipython.org/notebook.html Ipython Notebook]
# [http://beakernotebook.com/ Beaker Notebook]
# [https://www.yhat.com/products/rodeo yhat Rodeo]

=== Ресурсы и книги ===
# [http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/ISLR%20Sixth%20Printing.pdf James, Witten, Hastie, Tibshirani — An Introduction to Statistical Learning]
# [http://www.springer.com/br/book/9780387310732 Bishop — Pattern Recognition and Machine Learning (первые главы)]
# [http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%97%D0%B0%D0%B3%D0%BB%D0%B0%D0%B2%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%86%D0%B0 MachineLearning.ru]
# [https://www.kaggle.com/ Kaggle]
# [http://archive.ics.uci.edu/ml/ UCI Repo]
# [http://www.r2d3.us/visual-intro-to-machine-learning-part-1/ Visual Intro to ML]

=== Онлайн курсы ===
# [https://www.coursera.org/learn/machine-learning Andrew Ng's Course]
# [https://www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning Introduction to ML]
# [https://www.dataquest.io/ Learning Data Science with Python]
# [https://www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning Курс от ВШЭ]
# [http://habrahabr.ru/post/248069/ Обзор МООС Курсов]

Современные методы машинного обучения (курс майнора)/ИАД3-Допзадачи

2016-12-08T21:19:03Z

Agrachev:

== Задача 1 ==

== Задача 2 ==

Современные методы машинного обучения (курс майнора)/ИАД3-Допзадачи

2016-12-08T21:18:56Z

Agrachev:

== Задача 1 ===

== Задача 2 ==

Современные методы машинного обучения (курс майнора)/ИАД3-Допзадачи

2016-12-08T21:18:47Z

Agrachev: Новая страница: «== Задача 1 === == Задача 2 ===»

== Задача 1 ===

== Задача 2 ===

Современные методы машинного обучения (курс майнора) ИАД3-7

2016-12-08T21:17:54Z

Agrachev:

__TOC__
== Майнор по курсу "Современные методы машинного обучения" - 2016/2017 учебный год - ИАД-3==

На данной странице будут вывешиваться последние новости и материалы для семинарских занятий группы ИАД-3

Семинарист: [[Участник:Agrachev | Артем Грачев]] 
Почта наших групп: hse.minor.aml.2016.iad37@gmail.com 
Можете обращаться по любым вопросам 
При обращении по почте, начинайте тему письма со слов ''[Майнор ИАД-N]'', где N - номер группы.

''' [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%A1%D0%BE%D0%B2%D1%80%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D1%8B_%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F_(%D0%BA%D1%83%D1%80%D1%81_%D0%BC%D0%B0%D0%B9%D0%BD%D0%BE%D1%80%D0%B0) Страница] курса''' 

Вы можете оставить анонимный отзыв:
[https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSeuRInJOJ6qaTZ4I6ceMi5_Qh54iNv_YVhgdhI2L-YRJHl1HA/viewform GoogleForm]

== Семинары ==
'''1) 15 Сентября 2016:''' Метод опорных векторов. Ядра. 
[https://github.com/grafft/hse-tasks/blob/master/minor-aml-16/sem1/1%20SVM-sem.ipynb IPython Notebook] 

'''2) 22 Сентября 2016:''' Оптимизация. Градиентный спуск. 
[https://github.com/shahurik/hse-minor-ml/blob/master/seminar-2/2_gradient_descent.ipynb Data&Notebook] 
[https://drive.google.com/file/d/0Bxdto9RRxaqMSHNzdXJoanpEejQ/view?usp=sharing GradDesc_LinReg] 
[http://sebastianruder.com/optimizing-gradient-descent/index.html An overview of gradient descent optimization algorithms ] 
[http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4_%D1%81%D1%82%D0%BE%D1%85%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%B4%D0%B8%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%B0 Стохастический градиент на machinelearning.ru]

'''3) 29 Сентября 2016:''' Предобработка данных. 
[http://bit.ly/2dtjsRz Notebook] 

'''4) 6 Октября 2016:''' Нейронные сети. Введение. 
[https://www.tensorflow.org/versions/r0.11/get_started/os_setup.html#download-and-setup Tensorflow install] 
[https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples Tensorflow examples] 

'''5) 13 Октября 2016:''' Бустинг. 
[https://drive.google.com/file/d/0Bxdto9RRxaqMX0RkTXJ0djF5WXc/view?usp=sharing Notebook]

'''20 Октября 2016 семинар отменен! Следите за дальнейшними обновлениями.''' 

'''6) 10 ноября 2016:''' Нейронные сети. Продолжение. 

'''7-8) 24 ноября 2016:''' 1. Распределения и статистики. 2. Проверка гипотез. 
[https://github.com/cs-hse/ML_DM_HSE_minor/tree/master/module3_statistics_notebooks Github]

'''9) 1 декабря 2016:''' Анализ зависимостей. 
[https://github.com/cs-hse/ML_DM_HSE_minor/tree/master/module3_statistics_notebooks Github]

'''10) 8 декабря 2016:''' Регрессия. 
[https://github.com/cs-hse/ML_DM_HSE_minor/tree/master/module3_statistics_notebooks Github]

== Домашние Задания ==
[ ДЗ 1.] ''Срок - 30 Сентября 2016'' 
[https://github.com/shahurik/hse-minor-ml/tree/master/hw-1 Формулировка и данные] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-1]'', где N -- номер группы 
'''UPD! Срок сдачи продлен до 2 октября 2016 года''' 

[ ДЗ 2.] ''Срок - 23 Октября 2016'' 
[https://drive.google.com/open?id=0Bxdto9RRxaqMdG84LWgxSzhmSFU Формулировка и данные] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-2]'', где N -- номер группы 
'''UPD! Срок сдачи продлен до 25 октября 2016 года''' 

[ ДЗ 3.] ''Срок - 1 декабря 2016'' 
[[Современные методы машинного обучения (курс майнора)/ДЗ3|Центральная предельная теорема]] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-3]'', где N -- номер группы 

[ ДЗ 4.] ''Срок - 11 декабря 2016'' 
[[Современные методы машинного обучения (курс майнора)/ДЗ4|Анализ эффективности удержания]] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-4]'', где N -- номер группы 

== Дополнительные задачи ==
Желающие повысить свою оценку могут решать дополнительные задачи (кроме №4).
За каждую правильно решенную задачу вы можете получить +3 балла к аудиторной работе. Задачи принимаются до 20-ого декабря. Но если вы хотите прислать две и более задач, то первую надо прислать до 17-ого декабря.

=== Задача 1 (3 балла) ===
[[Современные методы машинного обучения (курс майнора)/ИАД3-Допзадачи|Дополнительные задачи]]

== Результаты ==
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1UjZH8llu9ZZiCBRwstGI7FWtSMw6XKEIULJIu8hYba4/edit GoogleDoc]

== Полезные ссылки ==

=== Python ===
# [https://www.pkimber.net/open/_downloads/pep8_cheat.pdf PEP-8 Code Style Guide Cheat-sheet]
# [http://www.tutorialspoint.com/python/ Python Tutorials Point]
# [http://matplotlib.org/users/pyplot_tutorial.html Matplotlib Tutorial]
# [http://sebastianraschka.com/Articles/2014_matrix_cheatsheet_table.html Matrix Manipulation Cheat-sheet]
# [http://ipython.org/notebook.html Ipython Notebook]
# [http://beakernotebook.com/ Beaker Notebook]
# [https://www.yhat.com/products/rodeo yhat Rodeo]

=== Ресурсы и книги ===
# [http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/ISLR%20Sixth%20Printing.pdf James, Witten, Hastie, Tibshirani — An Introduction to Statistical Learning]
# [http://www.springer.com/br/book/9780387310732 Bishop — Pattern Recognition and Machine Learning (первые главы)]
# [http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%97%D0%B0%D0%B3%D0%BB%D0%B0%D0%B2%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%86%D0%B0 MachineLearning.ru]
# [https://www.kaggle.com/ Kaggle]
# [http://archive.ics.uci.edu/ml/ UCI Repo]
# [http://www.r2d3.us/visual-intro-to-machine-learning-part-1/ Visual Intro to ML]

=== Онлайн курсы ===
# [https://www.coursera.org/learn/machine-learning Andrew Ng's Course]
# [https://www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning Introduction to ML]
# [https://www.dataquest.io/ Learning Data Science with Python]
# [https://www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning Курс от ВШЭ]
# [http://habrahabr.ru/post/248069/ Обзор МООС Курсов]

Современные методы машинного обучения (курс майнора) ИАД3-7

2016-12-08T21:14:10Z

Agrachev:

__TOC__
== Майнор по курсу "Современные методы машинного обучения" - 2016/2017 учебный год - ИАД-3==

На данной странице будут вывешиваться последние новости и материалы для семинарских занятий группы ИАД-3

Семинарист: [[Участник:Agrachev | Артем Грачев]] 
Почта наших групп: hse.minor.aml.2016.iad37@gmail.com 
Можете обращаться по любым вопросам 
При обращении по почте, начинайте тему письма со слов ''[Майнор ИАД-N]'', где N - номер группы.

''' [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%A1%D0%BE%D0%B2%D1%80%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D1%8B_%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F_(%D0%BA%D1%83%D1%80%D1%81_%D0%BC%D0%B0%D0%B9%D0%BD%D0%BE%D1%80%D0%B0) Страница] курса''' 

Вы можете оставить анонимный отзыв:
[https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSeuRInJOJ6qaTZ4I6ceMi5_Qh54iNv_YVhgdhI2L-YRJHl1HA/viewform GoogleForm]

== Семинары ==
'''1) 15 Сентября 2016:''' Метод опорных векторов. Ядра. 
[https://github.com/grafft/hse-tasks/blob/master/minor-aml-16/sem1/1%20SVM-sem.ipynb IPython Notebook] 

'''2) 22 Сентября 2016:''' Оптимизация. Градиентный спуск. 
[https://github.com/shahurik/hse-minor-ml/blob/master/seminar-2/2_gradient_descent.ipynb Data&Notebook] 
[https://drive.google.com/file/d/0Bxdto9RRxaqMSHNzdXJoanpEejQ/view?usp=sharing GradDesc_LinReg] 
[http://sebastianruder.com/optimizing-gradient-descent/index.html An overview of gradient descent optimization algorithms ] 
[http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4_%D1%81%D1%82%D0%BE%D1%85%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%B4%D0%B8%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%B0 Стохастический градиент на machinelearning.ru]

'''3) 29 Сентября 2016:''' Предобработка данных. 
[http://bit.ly/2dtjsRz Notebook] 

'''4) 6 Октября 2016:''' Нейронные сети. Введение. 
[https://www.tensorflow.org/versions/r0.11/get_started/os_setup.html#download-and-setup Tensorflow install] 
[https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples Tensorflow examples] 

'''5) 13 Октября 2016:''' Бустинг. 
[https://drive.google.com/file/d/0Bxdto9RRxaqMX0RkTXJ0djF5WXc/view?usp=sharing Notebook]

'''20 Октября 2016 семинар отменен! Следите за дальнейшними обновлениями.''' 

'''6) 10 ноября 2016:''' Нейронные сети. Продолжение. 

'''7-8) 24 ноября 2016:''' 1. Распределения и статистики. 2. Проверка гипотез. 
[https://github.com/cs-hse/ML_DM_HSE_minor/tree/master/module3_statistics_notebooks Github]

'''9) 1 декабря 2016:''' Анализ зависимостей. 
[https://github.com/cs-hse/ML_DM_HSE_minor/tree/master/module3_statistics_notebooks Github]

'''10) 8 декабря 2016:''' Регрессия. 
[https://github.com/cs-hse/ML_DM_HSE_minor/tree/master/module3_statistics_notebooks Github]

== Домашние Задания ==
[ ДЗ 1.] ''Срок - 30 Сентября 2016'' 
[https://github.com/shahurik/hse-minor-ml/tree/master/hw-1 Формулировка и данные] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-1]'', где N -- номер группы 
'''UPD! Срок сдачи продлен до 2 октября 2016 года''' 

[ ДЗ 2.] ''Срок - 23 Октября 2016'' 
[https://drive.google.com/open?id=0Bxdto9RRxaqMdG84LWgxSzhmSFU Формулировка и данные] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-2]'', где N -- номер группы 
'''UPD! Срок сдачи продлен до 25 октября 2016 года''' 

[ ДЗ 3.] ''Срок - 1 декабря 2016'' 
[[Современные методы машинного обучения (курс майнора)/ДЗ3|Центральная предельная теорема]] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-3]'', где N -- номер группы 

[ ДЗ 4.] ''Срок - 11 декабря 2016'' 
[[Современные методы машинного обучения (курс майнора)/ДЗ4|Анализ эффективности удержания]] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-4]'', где N -- номер группы 

== Дополнительные задачи ==
Желающие повысить свою оценку могут решать дополнительные задачи (кроме №4).
За каждую правильно решенную задачу вы можете получить +3 балла к аудиторной работе. Задачи принимаются до 20-ого декабря. Но если вы хотите прислать две и более задач, то первую надо прислать до 17-ого декабря.

=== Задача 1 (3 балла) ===

== Результаты ==
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1UjZH8llu9ZZiCBRwstGI7FWtSMw6XKEIULJIu8hYba4/edit GoogleDoc]

== Полезные ссылки ==

=== Python ===
# [https://www.pkimber.net/open/_downloads/pep8_cheat.pdf PEP-8 Code Style Guide Cheat-sheet]
# [http://www.tutorialspoint.com/python/ Python Tutorials Point]
# [http://matplotlib.org/users/pyplot_tutorial.html Matplotlib Tutorial]
# [http://sebastianraschka.com/Articles/2014_matrix_cheatsheet_table.html Matrix Manipulation Cheat-sheet]
# [http://ipython.org/notebook.html Ipython Notebook]
# [http://beakernotebook.com/ Beaker Notebook]
# [https://www.yhat.com/products/rodeo yhat Rodeo]

=== Ресурсы и книги ===
# [http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/ISLR%20Sixth%20Printing.pdf James, Witten, Hastie, Tibshirani — An Introduction to Statistical Learning]
# [http://www.springer.com/br/book/9780387310732 Bishop — Pattern Recognition and Machine Learning (первые главы)]
# [http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%97%D0%B0%D0%B3%D0%BB%D0%B0%D0%B2%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%86%D0%B0 MachineLearning.ru]
# [https://www.kaggle.com/ Kaggle]
# [http://archive.ics.uci.edu/ml/ UCI Repo]
# [http://www.r2d3.us/visual-intro-to-machine-learning-part-1/ Visual Intro to ML]

=== Онлайн курсы ===
# [https://www.coursera.org/learn/machine-learning Andrew Ng's Course]
# [https://www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning Introduction to ML]
# [https://www.dataquest.io/ Learning Data Science with Python]
# [https://www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning Курс от ВШЭ]
# [http://habrahabr.ru/post/248069/ Обзор МООС Курсов]

Современные методы машинного обучения (курс майнора) ИАД3-7

2016-12-08T20:12:55Z

Agrachev:

__TOC__
== Майнор по курсу "Современные методы машинного обучения" - 2016/2017 учебный год - ИАД-3==

На данной странице будут вывешиваться последние новости и материалы для семинарских занятий группы ИАД-3

Семинарист: [[Участник:Agrachev | Артем Грачев]] 
Почта наших групп: hse.minor.aml.2016.iad37@gmail.com 
Можете обращаться по любым вопросам 
При обращении по почте, начинайте тему письма со слов ''[Майнор ИАД-N]'', где N - номер группы.

''' [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%A1%D0%BE%D0%B2%D1%80%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D1%8B_%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F_(%D0%BA%D1%83%D1%80%D1%81_%D0%BC%D0%B0%D0%B9%D0%BD%D0%BE%D1%80%D0%B0) Страница] курса''' 

Вы можете оставить анонимный отзыв:
[https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSeuRInJOJ6qaTZ4I6ceMi5_Qh54iNv_YVhgdhI2L-YRJHl1HA/viewform GoogleForm]

== Семинары ==
'''1) 15 Сентября 2016:''' Метод опорных векторов. Ядра. 
[https://github.com/grafft/hse-tasks/blob/master/minor-aml-16/sem1/1%20SVM-sem.ipynb IPython Notebook] 

'''2) 22 Сентября 2016:''' Оптимизация. Градиентный спуск. 
[https://github.com/shahurik/hse-minor-ml/blob/master/seminar-2/2_gradient_descent.ipynb Data&Notebook] 
[https://drive.google.com/file/d/0Bxdto9RRxaqMSHNzdXJoanpEejQ/view?usp=sharing GradDesc_LinReg] 
[http://sebastianruder.com/optimizing-gradient-descent/index.html An overview of gradient descent optimization algorithms ] 
[http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4_%D1%81%D1%82%D0%BE%D1%85%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%B4%D0%B8%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%B0 Стохастический градиент на machinelearning.ru]

'''3) 29 Сентября 2016:''' Предобработка данных. 
[http://bit.ly/2dtjsRz Notebook] 

'''4) 6 Октября 2016:''' Нейронные сети. Введение. 
[https://www.tensorflow.org/versions/r0.11/get_started/os_setup.html#download-and-setup Tensorflow install] 
[https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples Tensorflow examples] 

'''5) 13 Октября 2016:''' Бустинг. 
[https://drive.google.com/file/d/0Bxdto9RRxaqMX0RkTXJ0djF5WXc/view?usp=sharing Notebook]

'''20 Октября 2016 семинар отменен! Следите за дальнейшними обновлениями.''' 

'''6) 10 ноября 2016:''' Нейронные сети. Продолжение. 

'''7-8) 24 ноября 2016:''' 1. Распределения и статистики. 2. Проверка гипотез. 
[https://github.com/cs-hse/ML_DM_HSE_minor/tree/master/module3_statistics_notebooks Github]

'''9) 1 декабря 2016:''' Анализ зависимостей. 
[https://github.com/cs-hse/ML_DM_HSE_minor/tree/master/module3_statistics_notebooks Github]

'''10) 8 декабря 2016:''' Регрессия. 
[https://github.com/cs-hse/ML_DM_HSE_minor/tree/master/module3_statistics_notebooks Github]

== Домашние Задания ==
[ ДЗ 1.] ''Срок - 30 Сентября 2016'' 
[https://github.com/shahurik/hse-minor-ml/tree/master/hw-1 Формулировка и данные] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-1]'', где N -- номер группы 
'''UPD! Срок сдачи продлен до 2 октября 2016 года''' 

[ ДЗ 2.] ''Срок - 23 Октября 2016'' 
[https://drive.google.com/open?id=0Bxdto9RRxaqMdG84LWgxSzhmSFU Формулировка и данные] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-2]'', где N -- номер группы 
'''UPD! Срок сдачи продлен до 25 октября 2016 года''' 

[ ДЗ 3.] ''Срок - 1 декабря 2016'' 
[[Современные методы машинного обучения (курс майнора)/ДЗ3|Центральная предельная теорема]] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-3]'', где N -- номер группы 

[ ДЗ 4.] ''Срок - 11 декабря 2016'' 
[[Современные методы машинного обучения (курс майнора)/ДЗ4|Анализ эффективности удержания]] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-4]'', где N -- номер группы 

== Дополнительные задачи ==
Желающие повысить свою оценку могут решать дополнительные задачи (кроме №4).
За каждую правильно решенную задачу вы можете получить +3 балла к аудиторной работе. Задачи принимаются до 20-ого декабря. Но если вы хотите прислать две и более задач, то первую надо прислать до 17-ого декабря.

== Результаты ==
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1UjZH8llu9ZZiCBRwstGI7FWtSMw6XKEIULJIu8hYba4/edit GoogleDoc]

== Полезные ссылки ==

=== Python ===
# [https://www.pkimber.net/open/_downloads/pep8_cheat.pdf PEP-8 Code Style Guide Cheat-sheet]
# [http://www.tutorialspoint.com/python/ Python Tutorials Point]
# [http://matplotlib.org/users/pyplot_tutorial.html Matplotlib Tutorial]
# [http://sebastianraschka.com/Articles/2014_matrix_cheatsheet_table.html Matrix Manipulation Cheat-sheet]
# [http://ipython.org/notebook.html Ipython Notebook]
# [http://beakernotebook.com/ Beaker Notebook]
# [https://www.yhat.com/products/rodeo yhat Rodeo]

=== Ресурсы и книги ===
# [http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/ISLR%20Sixth%20Printing.pdf James, Witten, Hastie, Tibshirani — An Introduction to Statistical Learning]
# [http://www.springer.com/br/book/9780387310732 Bishop — Pattern Recognition and Machine Learning (первые главы)]
# [http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%97%D0%B0%D0%B3%D0%BB%D0%B0%D0%B2%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%86%D0%B0 MachineLearning.ru]
# [https://www.kaggle.com/ Kaggle]
# [http://archive.ics.uci.edu/ml/ UCI Repo]
# [http://www.r2d3.us/visual-intro-to-machine-learning-part-1/ Visual Intro to ML]

=== Онлайн курсы ===
# [https://www.coursera.org/learn/machine-learning Andrew Ng's Course]
# [https://www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning Introduction to ML]
# [https://www.dataquest.io/ Learning Data Science with Python]
# [https://www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning Курс от ВШЭ]
# [http://habrahabr.ru/post/248069/ Обзор МООС Курсов]

Современные методы машинного обучения (курс майнора) ИАД3-7

2016-12-08T20:01:05Z

Agrachev: /* Дополнительные задачи */

__TOC__
== Майнор по курсу "Современные методы машинного обучения" - 2016/2017 учебный год - ИАД-3==

На данной странице будут вывешиваться последние новости и материалы для семинарских занятий группы ИАД-3

Семинарист: [[Участник:Agrachev | Артем Грачев]] 
Почта наших групп: hse.minor.aml.2016.iad37@gmail.com 
Можете обращаться по любым вопросам 
При обращении по почте, начинайте тему письма со слов ''[Майнор ИАД-N]'', где N - номер группы.

''' [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%A1%D0%BE%D0%B2%D1%80%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D1%8B_%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F_(%D0%BA%D1%83%D1%80%D1%81_%D0%BC%D0%B0%D0%B9%D0%BD%D0%BE%D1%80%D0%B0) Страница] курса''' 

Вы можете оставить анонимный отзыв:
[https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSeuRInJOJ6qaTZ4I6ceMi5_Qh54iNv_YVhgdhI2L-YRJHl1HA/viewform GoogleForm]

== Семинары ==
'''1) 15 Сентября 2016:''' Метод опорных векторов. Ядра. 
[https://github.com/grafft/hse-tasks/blob/master/minor-aml-16/sem1/1%20SVM-sem.ipynb IPython Notebook] 

'''2) 22 Сентября 2016:''' Оптимизация. Градиентный спуск. 
[https://github.com/shahurik/hse-minor-ml/blob/master/seminar-2/2_gradient_descent.ipynb Data&Notebook] 
[https://drive.google.com/file/d/0Bxdto9RRxaqMSHNzdXJoanpEejQ/view?usp=sharing GradDesc_LinReg] 
[http://sebastianruder.com/optimizing-gradient-descent/index.html An overview of gradient descent optimization algorithms ] 
[http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4_%D1%81%D1%82%D0%BE%D1%85%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%B4%D0%B8%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%B0 Стохастический градиент на machinelearning.ru]

'''3) 29 Сентября 2016:''' Предобработка данных. 
[http://bit.ly/2dtjsRz Notebook] 

'''4) 6 Октября 2016:''' Нейронные сети. Введение. 
[https://www.tensorflow.org/versions/r0.11/get_started/os_setup.html#download-and-setup Tensorflow install] 
[https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples Tensorflow examples] 

'''5) 13 Октября 2016:''' Бустинг. 
[https://drive.google.com/file/d/0Bxdto9RRxaqMX0RkTXJ0djF5WXc/view?usp=sharing Notebook]

'''20 Октября 2016 семинар отменен! Следите за дальнейшними обновлениями.''' 

'''6) 10 ноября 2016:''' Нейронные сети. Продолжение. 

'''7-8) 24 ноября 2016:''' 1. Распределения и статистики. 2. Проверка гипотез. 
[https://github.com/cs-hse/ML_DM_HSE_minor/tree/master/module3_statistics_notebooks Github]

'''9) 1 декабря 2016:''' Анализ зависимостей. 
[https://github.com/cs-hse/ML_DM_HSE_minor/tree/master/module3_statistics_notebooks Github]

'''10) 8 декабря 2016:''' Регрессия. 
[https://github.com/cs-hse/ML_DM_HSE_minor/tree/master/module3_statistics_notebooks Github]

== Домашние Задания ==
[ ДЗ 1.] ''Срок - 30 Сентября 2016'' 
[https://github.com/shahurik/hse-minor-ml/tree/master/hw-1 Формулировка и данные] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-1]'', где N -- номер группы 
'''UPD! Срок сдачи продлен до 2 октября 2016 года''' 

[ ДЗ 2.] ''Срок - 23 Октября 2016'' 
[https://drive.google.com/open?id=0Bxdto9RRxaqMdG84LWgxSzhmSFU Формулировка и данные] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-2]'', где N -- номер группы 
'''UPD! Срок сдачи продлен до 25 октября 2016 года''' 

[ ДЗ 3.] ''Срок - 1 декабря 2016'' 
[[Современные методы машинного обучения (курс майнора)/ДЗ3|Центральная предельная теорема]] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-3]'', где N -- номер группы 

[ ДЗ 4.] ''Срок - 11 декабря 2016'' 
[[Современные методы машинного обучения (курс майнора)/ДЗ4|Анализ эффективности удержания]] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-4]'', где N -- номер группы 

Дополнительные задачи] 
Желающие повысить свою оценку могут решать дополнительные задачи (кроме №4).
За каждую правильно решенную задачу вы можете получить +3 балла к аудиторной работе. Задачи принимаются до 20-ого декабря. Но если вы хотите прислать две и более задач, то первую надо прислать до 17-ого декабря.

== Результаты ==
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1UjZH8llu9ZZiCBRwstGI7FWtSMw6XKEIULJIu8hYba4/edit GoogleDoc]

== Полезные ссылки ==

=== Python ===
# [https://www.pkimber.net/open/_downloads/pep8_cheat.pdf PEP-8 Code Style Guide Cheat-sheet]
# [http://www.tutorialspoint.com/python/ Python Tutorials Point]
# [http://matplotlib.org/users/pyplot_tutorial.html Matplotlib Tutorial]
# [http://sebastianraschka.com/Articles/2014_matrix_cheatsheet_table.html Matrix Manipulation Cheat-sheet]
# [http://ipython.org/notebook.html Ipython Notebook]
# [http://beakernotebook.com/ Beaker Notebook]
# [https://www.yhat.com/products/rodeo yhat Rodeo]

=== Ресурсы и книги ===
# [http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/ISLR%20Sixth%20Printing.pdf James, Witten, Hastie, Tibshirani — An Introduction to Statistical Learning]
# [http://www.springer.com/br/book/9780387310732 Bishop — Pattern Recognition and Machine Learning (первые главы)]
# [http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%97%D0%B0%D0%B3%D0%BB%D0%B0%D0%B2%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%86%D0%B0 MachineLearning.ru]
# [https://www.kaggle.com/ Kaggle]
# [http://archive.ics.uci.edu/ml/ UCI Repo]
# [http://www.r2d3.us/visual-intro-to-machine-learning-part-1/ Visual Intro to ML]

=== Онлайн курсы ===
# [https://www.coursera.org/learn/machine-learning Andrew Ng's Course]
# [https://www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning Introduction to ML]
# [https://www.dataquest.io/ Learning Data Science with Python]
# [https://www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning Курс от ВШЭ]
# [http://habrahabr.ru/post/248069/ Обзор МООС Курсов]

Современные методы машинного обучения (курс майнора) ИАД3-7

2016-12-08T19:02:09Z

Agrachev:

__TOC__
== Майнор по курсу "Современные методы машинного обучения" - 2016/2017 учебный год - ИАД-3==

На данной странице будут вывешиваться последние новости и материалы для семинарских занятий группы ИАД-3

Семинарист: [[Участник:Agrachev | Артем Грачев]] 
Почта наших групп: hse.minor.aml.2016.iad37@gmail.com 
Можете обращаться по любым вопросам 
При обращении по почте, начинайте тему письма со слов ''[Майнор ИАД-N]'', где N - номер группы.

''' [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%A1%D0%BE%D0%B2%D1%80%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D1%8B_%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F_(%D0%BA%D1%83%D1%80%D1%81_%D0%BC%D0%B0%D0%B9%D0%BD%D0%BE%D1%80%D0%B0) Страница] курса''' 

Вы можете оставить анонимный отзыв:
[https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSeuRInJOJ6qaTZ4I6ceMi5_Qh54iNv_YVhgdhI2L-YRJHl1HA/viewform GoogleForm]

== Семинары ==
'''1) 15 Сентября 2016:''' Метод опорных векторов. Ядра. 
[https://github.com/grafft/hse-tasks/blob/master/minor-aml-16/sem1/1%20SVM-sem.ipynb IPython Notebook] 

'''2) 22 Сентября 2016:''' Оптимизация. Градиентный спуск. 
[https://github.com/shahurik/hse-minor-ml/blob/master/seminar-2/2_gradient_descent.ipynb Data&Notebook] 
[https://drive.google.com/file/d/0Bxdto9RRxaqMSHNzdXJoanpEejQ/view?usp=sharing GradDesc_LinReg] 
[http://sebastianruder.com/optimizing-gradient-descent/index.html An overview of gradient descent optimization algorithms ] 
[http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4_%D1%81%D1%82%D0%BE%D1%85%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%B4%D0%B8%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%B0 Стохастический градиент на machinelearning.ru]

'''3) 29 Сентября 2016:''' Предобработка данных. 
[http://bit.ly/2dtjsRz Notebook] 

'''4) 6 Октября 2016:''' Нейронные сети. Введение. 
[https://www.tensorflow.org/versions/r0.11/get_started/os_setup.html#download-and-setup Tensorflow install] 
[https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples Tensorflow examples] 

'''5) 13 Октября 2016:''' Бустинг. 
[https://drive.google.com/file/d/0Bxdto9RRxaqMX0RkTXJ0djF5WXc/view?usp=sharing Notebook]

'''20 Октября 2016 семинар отменен! Следите за дальнейшними обновлениями.''' 

'''6) 10 ноября 2016:''' Нейронные сети. Продолжение. 

'''7-8) 24 ноября 2016:''' 1. Распределения и статистики. 2. Проверка гипотез. 
[https://github.com/cs-hse/ML_DM_HSE_minor/tree/master/module3_statistics_notebooks Github]

'''9) 1 декабря 2016:''' Анализ зависимостей. 
[https://github.com/cs-hse/ML_DM_HSE_minor/tree/master/module3_statistics_notebooks Github]

'''10) 8 декабря 2016:''' Регрессия. 
[https://github.com/cs-hse/ML_DM_HSE_minor/tree/master/module3_statistics_notebooks Github]

== Домашние Задания ==
[ ДЗ 1.] ''Срок - 30 Сентября 2016'' 
[https://github.com/shahurik/hse-minor-ml/tree/master/hw-1 Формулировка и данные] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-1]'', где N -- номер группы 
'''UPD! Срок сдачи продлен до 2 октября 2016 года''' 

[ ДЗ 2.] ''Срок - 23 Октября 2016'' 
[https://drive.google.com/open?id=0Bxdto9RRxaqMdG84LWgxSzhmSFU Формулировка и данные] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-2]'', где N -- номер группы 
'''UPD! Срок сдачи продлен до 25 октября 2016 года''' 

[ ДЗ 3.] ''Срок - 1 декабря 2016'' 
[[Современные методы машинного обучения (курс майнора)/ДЗ3|Центральная предельная теорема]] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-3]'', где N -- номер группы 

[ ДЗ 4.] ''Срок - 11 декабря 2016'' 
[[Современные методы машинного обучения (курс майнора)/ДЗ4|Анализ эффективности удержания]] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-4]'', где N -- номер группы 

== Дополнительные задачи ==
[https://drive.google.com/file/d/0Bxdto9RRxaqMWkRCV296RlEyVXc/view?usp=sharing Дополнительные задачи] 
Желающие повысить свою оценку могут решать дополнительные задачи (кроме №4).
За каждую правильно решенную задачу вы можете получить +3 балла к аудиторной работе. Задачи принимаются до 20-ого декабря. Но если вы хотите прислать две и более задач, то первую надо прислать до 17-ого декабря.

== Результаты ==
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1UjZH8llu9ZZiCBRwstGI7FWtSMw6XKEIULJIu8hYba4/edit GoogleDoc]

== Полезные ссылки ==

=== Python ===
# [https://www.pkimber.net/open/_downloads/pep8_cheat.pdf PEP-8 Code Style Guide Cheat-sheet]
# [http://www.tutorialspoint.com/python/ Python Tutorials Point]
# [http://matplotlib.org/users/pyplot_tutorial.html Matplotlib Tutorial]
# [http://sebastianraschka.com/Articles/2014_matrix_cheatsheet_table.html Matrix Manipulation Cheat-sheet]
# [http://ipython.org/notebook.html Ipython Notebook]
# [http://beakernotebook.com/ Beaker Notebook]
# [https://www.yhat.com/products/rodeo yhat Rodeo]

=== Ресурсы и книги ===
# [http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/ISLR%20Sixth%20Printing.pdf James, Witten, Hastie, Tibshirani — An Introduction to Statistical Learning]
# [http://www.springer.com/br/book/9780387310732 Bishop — Pattern Recognition and Machine Learning (первые главы)]
# [http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%97%D0%B0%D0%B3%D0%BB%D0%B0%D0%B2%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%86%D0%B0 MachineLearning.ru]
# [https://www.kaggle.com/ Kaggle]
# [http://archive.ics.uci.edu/ml/ UCI Repo]
# [http://www.r2d3.us/visual-intro-to-machine-learning-part-1/ Visual Intro to ML]

=== Онлайн курсы ===
# [https://www.coursera.org/learn/machine-learning Andrew Ng's Course]
# [https://www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning Introduction to ML]
# [https://www.dataquest.io/ Learning Data Science with Python]
# [https://www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning Курс от ВШЭ]
# [http://habrahabr.ru/post/248069/ Обзор МООС Курсов]

Современные методы машинного обучения (курс майнора) ИАД3-7

2016-12-08T19:00:09Z

Agrachev:

__TOC__
== Майнор по курсу "Современные методы машинного обучения" - 2016/2017 учебный год - ИАД-3==

На данной странице будут вывешиваться последние новости и материалы для семинарских занятий группы ИАД-3

Семинарист: [[Участник:Agrachev | Артем Грачев]] 
Почта наших групп: hse.minor.aml.2016.iad37@gmail.com 
Можете обращаться по любым вопросам 
При обращении по почте, начинайте тему письма со слов ''[Майнор ИАД-N]'', где N - номер группы.

''' [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%A1%D0%BE%D0%B2%D1%80%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D1%8B_%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F_(%D0%BA%D1%83%D1%80%D1%81_%D0%BC%D0%B0%D0%B9%D0%BD%D0%BE%D1%80%D0%B0) Страница] курса''' 

Вы можете оставить анонимный отзыв:
[https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSeuRInJOJ6qaTZ4I6ceMi5_Qh54iNv_YVhgdhI2L-YRJHl1HA/viewform GoogleForm]

== Семинары ==
'''1) 15 Сентября 2016:''' Метод опорных векторов. Ядра. 
[https://github.com/grafft/hse-tasks/blob/master/minor-aml-16/sem1/1%20SVM-sem.ipynb IPython Notebook] 

'''2) 22 Сентября 2016:''' Оптимизация. Градиентный спуск. 
[https://github.com/shahurik/hse-minor-ml/blob/master/seminar-2/2_gradient_descent.ipynb Data&Notebook] 
[https://drive.google.com/file/d/0Bxdto9RRxaqMSHNzdXJoanpEejQ/view?usp=sharing GradDesc_LinReg] 
[http://sebastianruder.com/optimizing-gradient-descent/index.html An overview of gradient descent optimization algorithms ] 
[http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4_%D1%81%D1%82%D0%BE%D1%85%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%B4%D0%B8%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%B0 Стохастический градиент на machinelearning.ru]

'''3) 29 Сентября 2016:''' Предобработка данных. 
[http://bit.ly/2dtjsRz Notebook] 

'''4) 6 Октября 2016:''' Нейронные сети. Введение. 
[https://www.tensorflow.org/versions/r0.11/get_started/os_setup.html#download-and-setup Tensorflow install] 
[https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples Tensorflow examples] 

'''5) 13 Октября 2016:''' Бустинг. 
[https://drive.google.com/file/d/0Bxdto9RRxaqMX0RkTXJ0djF5WXc/view?usp=sharing Notebook]

'''20 Октября 2016 семинар отменен! Следите за дальнейшними обновлениями.''' 

'''6) 10 ноября 2016:''' Нейронные сети. Продолжение. 

'''7-8) 24 ноября 2016:''' 1. Распределения и статистики. 2. Проверка гипотез. 
[https://github.com/cs-hse/ML_DM_HSE_minor/tree/master/module3_statistics_notebooks Github]

'''9) 1 декабря 2016:''' Анализ зависимостей. 
[https://github.com/cs-hse/ML_DM_HSE_minor/tree/master/module3_statistics_notebooks Github]

'''10) 8 декабря 2016:''' Регрессия. 
[https://github.com/cs-hse/ML_DM_HSE_minor/tree/master/module3_statistics_notebooks Github]

== Домашние Задания ==
[ ДЗ 1.] ''Срок - 30 Сентября 2016'' 
[https://github.com/shahurik/hse-minor-ml/tree/master/hw-1 Формулировка и данные] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-1]'', где N -- номер группы 
'''UPD! Срок сдачи продлен до 2 октября 2016 года''' 

[ ДЗ 2.] ''Срок - 23 Октября 2016'' 
[https://drive.google.com/open?id=0Bxdto9RRxaqMdG84LWgxSzhmSFU Формулировка и данные] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-2]'', где N -- номер группы 
'''UPD! Срок сдачи продлен до 25 октября 2016 года''' 

[ ДЗ 3.] ''Срок - 1 декабря 2016'' 
[[Современные методы машинного обучения (курс майнора)/ДЗ3|Центральная предельная теорема]] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-3]'', где N -- номер группы 

[ ДЗ 4.] ''Срок - 11 декабря 2016'' 
[[Современные методы машинного обучения (курс майнора)/ДЗ4|Анализ эффективности удержания]] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-4]'', где N -- номер группы 

== Дополнительные задачи ==
[https://drive.google.com/file/d/0Bxdto9RRxaqMWkRCV296RlEyVXc/view?usp=sharing Дополнительные задачи] 
Желающие повысить свою оценку могут решать дополнительные задачи (кроме №4).
За каждую правильно решенную задачу вы можете получить +3 балла к аудиторной работе.

== Результаты ==
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1UjZH8llu9ZZiCBRwstGI7FWtSMw6XKEIULJIu8hYba4/edit GoogleDoc]

== Полезные ссылки ==

=== Python ===
# [https://www.pkimber.net/open/_downloads/pep8_cheat.pdf PEP-8 Code Style Guide Cheat-sheet]
# [http://www.tutorialspoint.com/python/ Python Tutorials Point]
# [http://matplotlib.org/users/pyplot_tutorial.html Matplotlib Tutorial]
# [http://sebastianraschka.com/Articles/2014_matrix_cheatsheet_table.html Matrix Manipulation Cheat-sheet]
# [http://ipython.org/notebook.html Ipython Notebook]
# [http://beakernotebook.com/ Beaker Notebook]
# [https://www.yhat.com/products/rodeo yhat Rodeo]

=== Ресурсы и книги ===
# [http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/ISLR%20Sixth%20Printing.pdf James, Witten, Hastie, Tibshirani — An Introduction to Statistical Learning]
# [http://www.springer.com/br/book/9780387310732 Bishop — Pattern Recognition and Machine Learning (первые главы)]
# [http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%97%D0%B0%D0%B3%D0%BB%D0%B0%D0%B2%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%86%D0%B0 MachineLearning.ru]
# [https://www.kaggle.com/ Kaggle]
# [http://archive.ics.uci.edu/ml/ UCI Repo]
# [http://www.r2d3.us/visual-intro-to-machine-learning-part-1/ Visual Intro to ML]

=== Онлайн курсы ===
# [https://www.coursera.org/learn/machine-learning Andrew Ng's Course]
# [https://www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning Introduction to ML]
# [https://www.dataquest.io/ Learning Data Science with Python]
# [https://www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning Курс от ВШЭ]
# [http://habrahabr.ru/post/248069/ Обзор МООС Курсов]

Современные методы машинного обучения (курс майнора) ИАД3-7

2016-12-08T18:59:42Z

Agrachev:

__TOC__
== Майнор по курсу "Современные методы машинного обучения" - 2016/2017 учебный год - ИАД-3==

На данной странице будут вывешиваться последние новости и материалы для семинарских занятий группы ИАД-3

Семинарист: [[Участник:Agrachev | Артем Грачев]] 
Почта наших групп: hse.minor.aml.2016.iad37@gmail.com 
Можете обращаться по любым вопросам 
При обращении по почте, начинайте тему письма со слов ''[Майнор ИАД-N]'', где N - номер группы.

''' [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%A1%D0%BE%D0%B2%D1%80%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D1%8B_%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F_(%D0%BA%D1%83%D1%80%D1%81_%D0%BC%D0%B0%D0%B9%D0%BD%D0%BE%D1%80%D0%B0) Страница] курса''' 

Вы можете оставить анонимный отзыв:
[https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSeuRInJOJ6qaTZ4I6ceMi5_Qh54iNv_YVhgdhI2L-YRJHl1HA/viewform GoogleForm]

== Семинары ==
'''1) 15 Сентября 2016:''' Метод опорных векторов. Ядра. 
[https://github.com/grafft/hse-tasks/blob/master/minor-aml-16/sem1/1%20SVM-sem.ipynb IPython Notebook] 

'''2) 22 Сентября 2016:''' Оптимизация. Градиентный спуск. 
[https://github.com/shahurik/hse-minor-ml/blob/master/seminar-2/2_gradient_descent.ipynb Data&Notebook] 
[https://drive.google.com/file/d/0Bxdto9RRxaqMSHNzdXJoanpEejQ/view?usp=sharing GradDesc_LinReg] 
[http://sebastianruder.com/optimizing-gradient-descent/index.html An overview of gradient descent optimization algorithms ] 
[http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4_%D1%81%D1%82%D0%BE%D1%85%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%B4%D0%B8%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%B0 Стохастический градиент на machinelearning.ru]

'''3) 29 Сентября 2016:''' Предобработка данных. 
[http://bit.ly/2dtjsRz Notebook] 

'''4) 6 Октября 2016:''' Нейронные сети. Введение. 
[https://www.tensorflow.org/versions/r0.11/get_started/os_setup.html#download-and-setup Tensorflow install] 
[https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples Tensorflow examples] 

'''5) 13 Октября 2016:''' Бустинг. 
[https://drive.google.com/file/d/0Bxdto9RRxaqMX0RkTXJ0djF5WXc/view?usp=sharing Notebook]

'''20 Октября 2016 семинар отменен! Следите за дальнейшними обновлениями.''' 

'''6) 10 ноября 2016:''' Нейронные сети. Продолжение. 

'''7-8) 24 ноября 2016:''' 1. Распределения и статистики. 2. Проверка гипотез. 
[https://github.com/cs-hse/ML_DM_HSE_minor/tree/master/module3_statistics_notebooks Github]

'''9) 1 декабря 2016:''' Анализ зависимостей. 
[https://github.com/cs-hse/ML_DM_HSE_minor/tree/master/module3_statistics_notebooks Github]

'''10) 8 декабря 2016:''' Регрессия. 
[https://github.com/cs-hse/ML_DM_HSE_minor/tree/master/module3_statistics_notebooks Github]

== Домашние Задания ==
[ ДЗ 1.] ''Срок - 30 Сентября 2016'' 
[https://github.com/shahurik/hse-minor-ml/tree/master/hw-1 Формулировка и данные] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-1]'', где N -- номер группы 
'''UPD! Срок сдачи продлен до 2 октября 2016 года''' 

[ ДЗ 2.] ''Срок - 23 Октября 2016'' 
[https://drive.google.com/open?id=0Bxdto9RRxaqMdG84LWgxSzhmSFU Формулировка и данные] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-2]'', где N -- номер группы 
'''UPD! Срок сдачи продлен до 25 октября 2016 года''' 

[ ДЗ 3.] ''Срок - 1 декабря 2016'' 
[[Современные методы машинного обучения (курс майнора)/ДЗ3|Центральная предельная теорема]] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-3]'', где N -- номер группы 

[ ДЗ 4.] ''Срок - 11 декабря 2016'' 
[[Современные методы машинного обучения (курс майнора)/ДЗ4|Анализ эффективности удержания]] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-4]'', где N -- номер группы 

== Дополнительные задачи ==
[https://drive.google.com/file/d/0Bxdto9RRxaqMWkRCV296RlEyVXc/view?usp=sharing Дополнительные задачи] 
Желающие повысить свою оценку могут решать дополнительные задачи.
За каждую правильно решенную задачу вы можете получить +3 балла к аудиторной работе.

== Результаты ==
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1UjZH8llu9ZZiCBRwstGI7FWtSMw6XKEIULJIu8hYba4/edit GoogleDoc]

== Полезные ссылки ==

=== Python ===
# [https://www.pkimber.net/open/_downloads/pep8_cheat.pdf PEP-8 Code Style Guide Cheat-sheet]
# [http://www.tutorialspoint.com/python/ Python Tutorials Point]
# [http://matplotlib.org/users/pyplot_tutorial.html Matplotlib Tutorial]
# [http://sebastianraschka.com/Articles/2014_matrix_cheatsheet_table.html Matrix Manipulation Cheat-sheet]
# [http://ipython.org/notebook.html Ipython Notebook]
# [http://beakernotebook.com/ Beaker Notebook]
# [https://www.yhat.com/products/rodeo yhat Rodeo]

=== Ресурсы и книги ===
# [http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/ISLR%20Sixth%20Printing.pdf James, Witten, Hastie, Tibshirani — An Introduction to Statistical Learning]
# [http://www.springer.com/br/book/9780387310732 Bishop — Pattern Recognition and Machine Learning (первые главы)]
# [http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%97%D0%B0%D0%B3%D0%BB%D0%B0%D0%B2%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%86%D0%B0 MachineLearning.ru]
# [https://www.kaggle.com/ Kaggle]
# [http://archive.ics.uci.edu/ml/ UCI Repo]
# [http://www.r2d3.us/visual-intro-to-machine-learning-part-1/ Visual Intro to ML]

=== Онлайн курсы ===
# [https://www.coursera.org/learn/machine-learning Andrew Ng's Course]
# [https://www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning Introduction to ML]
# [https://www.dataquest.io/ Learning Data Science with Python]
# [https://www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning Курс от ВШЭ]
# [http://habrahabr.ru/post/248069/ Обзор МООС Курсов]

Современные методы машинного обучения (курс майнора) ИАД3-7

2016-12-08T18:55:30Z

Agrachev:

__TOC__
== Майнор по курсу "Современные методы машинного обучения" - 2016/2017 учебный год - ИАД-3==

На данной странице будут вывешиваться последние новости и материалы для семинарских занятий группы ИАД-3

Семинарист: [[Участник:Agrachev | Артем Грачев]] 
Почта наших групп: hse.minor.aml.2016.iad37@gmail.com 
Можете обращаться по любым вопросам 
При обращении по почте, начинайте тему письма со слов ''[Майнор ИАД-N]'', где N - номер группы.

''' [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%A1%D0%BE%D0%B2%D1%80%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D1%8B_%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F_(%D0%BA%D1%83%D1%80%D1%81_%D0%BC%D0%B0%D0%B9%D0%BD%D0%BE%D1%80%D0%B0) Страница] курса''' 

Вы можете оставить анонимный отзыв:
[https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSeuRInJOJ6qaTZ4I6ceMi5_Qh54iNv_YVhgdhI2L-YRJHl1HA/viewform GoogleForm]

== Семинары ==
'''1) 15 Сентября 2016:''' Метод опорных векторов. Ядра. 
[https://github.com/grafft/hse-tasks/blob/master/minor-aml-16/sem1/1%20SVM-sem.ipynb IPython Notebook] 

'''2) 22 Сентября 2016:''' Оптимизация. Градиентный спуск. 
[https://github.com/shahurik/hse-minor-ml/blob/master/seminar-2/2_gradient_descent.ipynb Data&Notebook] 
[https://drive.google.com/file/d/0Bxdto9RRxaqMSHNzdXJoanpEejQ/view?usp=sharing GradDesc_LinReg] 
[http://sebastianruder.com/optimizing-gradient-descent/index.html An overview of gradient descent optimization algorithms ] 
[http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4_%D1%81%D1%82%D0%BE%D1%85%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%B4%D0%B8%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%B0 Стохастический градиент на machinelearning.ru]

'''3) 29 Сентября 2016:''' Предобработка данных. 
[http://bit.ly/2dtjsRz Notebook] 

'''4) 6 Октября 2016:''' Нейронные сети. Введение. 
[https://www.tensorflow.org/versions/r0.11/get_started/os_setup.html#download-and-setup Tensorflow install] 
[https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples Tensorflow examples] 

'''5) 13 Октября 2016:''' Бустинг. 
[https://drive.google.com/file/d/0Bxdto9RRxaqMX0RkTXJ0djF5WXc/view?usp=sharing Notebook]

'''20 Октября 2016 семинар отменен! Следите за дальнейшними обновлениями.''' 

'''6) 10 ноября 2016:''' Нейронные сети. Продолжение. 

'''7-8) 24 ноября 2016:''' 1. Распределения и статистики. 2. Проверка гипотез. 
[https://github.com/cs-hse/ML_DM_HSE_minor/tree/master/module3_statistics_notebooks Github]

'''9) 1 декабря 2016:''' Анализ зависимостей. 
[https://github.com/cs-hse/ML_DM_HSE_minor/tree/master/module3_statistics_notebooks Github]

'''10) 8 декабря 2016:''' Регрессия. 
[https://github.com/cs-hse/ML_DM_HSE_minor/tree/master/module3_statistics_notebooks Github]

== Домашние Задания ==
[ ДЗ 1.] ''Срок - 30 Сентября 2016'' 
[https://github.com/shahurik/hse-minor-ml/tree/master/hw-1 Формулировка и данные] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-1]'', где N -- номер группы 
'''UPD! Срок сдачи продлен до 2 октября 2016 года''' 

[ ДЗ 2.] ''Срок - 23 Октября 2016'' 
[https://drive.google.com/open?id=0Bxdto9RRxaqMdG84LWgxSzhmSFU Формулировка и данные] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-2]'', где N -- номер группы 
'''UPD! Срок сдачи продлен до 25 октября 2016 года''' 

[ ДЗ 3.] ''Срок - 1 декабря 2016'' 
[[Современные методы машинного обучения (курс майнора)/ДЗ3|Центральная предельная теорема]] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-3]'', где N -- номер группы 

[ ДЗ 4.] ''Срок - 11 декабря 2016'' 
[[Современные методы машинного обучения (курс майнора)/ДЗ4|Анализ эффективности удержания]] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-4]'', где N -- номер группы 

== Дополнительные задачи ==
https://drive.google.com/file/d/0Bxdto9RRxaqMWkRCV296RlEyVXc/view?usp=sharing

== Результаты ==
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1UjZH8llu9ZZiCBRwstGI7FWtSMw6XKEIULJIu8hYba4/edit GoogleDoc]

== Полезные ссылки ==

=== Python ===
# [https://www.pkimber.net/open/_downloads/pep8_cheat.pdf PEP-8 Code Style Guide Cheat-sheet]
# [http://www.tutorialspoint.com/python/ Python Tutorials Point]
# [http://matplotlib.org/users/pyplot_tutorial.html Matplotlib Tutorial]
# [http://sebastianraschka.com/Articles/2014_matrix_cheatsheet_table.html Matrix Manipulation Cheat-sheet]
# [http://ipython.org/notebook.html Ipython Notebook]
# [http://beakernotebook.com/ Beaker Notebook]
# [https://www.yhat.com/products/rodeo yhat Rodeo]

=== Ресурсы и книги ===
# [http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/ISLR%20Sixth%20Printing.pdf James, Witten, Hastie, Tibshirani — An Introduction to Statistical Learning]
# [http://www.springer.com/br/book/9780387310732 Bishop — Pattern Recognition and Machine Learning (первые главы)]
# [http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%97%D0%B0%D0%B3%D0%BB%D0%B0%D0%B2%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%86%D0%B0 MachineLearning.ru]
# [https://www.kaggle.com/ Kaggle]
# [http://archive.ics.uci.edu/ml/ UCI Repo]
# [http://www.r2d3.us/visual-intro-to-machine-learning-part-1/ Visual Intro to ML]

=== Онлайн курсы ===
# [https://www.coursera.org/learn/machine-learning Andrew Ng's Course]
# [https://www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning Introduction to ML]
# [https://www.dataquest.io/ Learning Data Science with Python]
# [https://www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning Курс от ВШЭ]
# [http://habrahabr.ru/post/248069/ Обзор МООС Курсов]

Современные методы машинного обучения (курс майнора) ИАД3-7

2016-12-08T12:39:52Z

Agrachev:

__TOC__
== Майнор по курсу "Современные методы машинного обучения" - 2016/2017 учебный год - ИАД-3==

На данной странице будут вывешиваться последние новости и материалы для семинарских занятий группы ИАД-3

Семинарист: [[Участник:Agrachev | Артем Грачев]] 
Почта наших групп: hse.minor.aml.2016.iad37@gmail.com 
Можете обращаться по любым вопросам 
При обращении по почте, начинайте тему письма со слов ''[Майнор ИАД-N]'', где N - номер группы.

''' [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%A1%D0%BE%D0%B2%D1%80%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D1%8B_%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F_(%D0%BA%D1%83%D1%80%D1%81_%D0%BC%D0%B0%D0%B9%D0%BD%D0%BE%D1%80%D0%B0) Страница] курса''' 

Вы можете оставить анонимный отзыв:
[https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSeuRInJOJ6qaTZ4I6ceMi5_Qh54iNv_YVhgdhI2L-YRJHl1HA/viewform GoogleForm]

== Семинары ==
'''1) 15 Сентября 2016:''' Метод опорных векторов. Ядра. 
[https://github.com/grafft/hse-tasks/blob/master/minor-aml-16/sem1/1%20SVM-sem.ipynb IPython Notebook] 

'''2) 22 Сентября 2016:''' Оптимизация. Градиентный спуск. 
[https://github.com/shahurik/hse-minor-ml/blob/master/seminar-2/2_gradient_descent.ipynb Data&Notebook] 
[https://drive.google.com/file/d/0Bxdto9RRxaqMSHNzdXJoanpEejQ/view?usp=sharing GradDesc_LinReg] 
[http://sebastianruder.com/optimizing-gradient-descent/index.html An overview of gradient descent optimization algorithms ] 
[http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4_%D1%81%D1%82%D0%BE%D1%85%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%B4%D0%B8%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%B0 Стохастический градиент на machinelearning.ru]

'''3) 29 Сентября 2016:''' Предобработка данных. 
[http://bit.ly/2dtjsRz Notebook] 

'''4) 6 Октября 2016:''' Нейронные сети. Введение. 
[https://www.tensorflow.org/versions/r0.11/get_started/os_setup.html#download-and-setup Tensorflow install] 
[https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples Tensorflow examples] 

'''5) 13 Октября 2016:''' Бустинг. 
[https://drive.google.com/file/d/0Bxdto9RRxaqMX0RkTXJ0djF5WXc/view?usp=sharing Notebook]

'''20 Октября 2016 семинар отменен! Следите за дальнейшними обновлениями.''' 

'''6) 10 ноября 2016:''' Нейронные сети. Продолжение. 

'''7-8) 24 ноября 2016:''' 1. Распределения и статистики. 2. Проверка гипотез. 
[https://github.com/cs-hse/ML_DM_HSE_minor/tree/master/module3_statistics_notebooks Github]

'''9) 1 декабря 2016:''' Анализ зависимостей. 
[https://github.com/cs-hse/ML_DM_HSE_minor/tree/master/module3_statistics_notebooks Github]

'''10) 8 декабря 2016:''' Регрессия. 
[https://github.com/cs-hse/ML_DM_HSE_minor/tree/master/module3_statistics_notebooks Github]

== Домашние Задания ==
[ ДЗ 1.] ''Срок - 30 Сентября 2016'' 
[https://github.com/shahurik/hse-minor-ml/tree/master/hw-1 Формулировка и данные] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-1]'', где N -- номер группы 
'''UPD! Срок сдачи продлен до 2 октября 2016 года''' 

[ ДЗ 2.] ''Срок - 23 Октября 2016'' 
[https://drive.google.com/open?id=0Bxdto9RRxaqMdG84LWgxSzhmSFU Формулировка и данные] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-2]'', где N -- номер группы 
'''UPD! Срок сдачи продлен до 25 октября 2016 года''' 

[ ДЗ 3.] ''Срок - 1 декабря 2016'' 
[[Современные методы машинного обучения (курс майнора)/ДЗ3|Центральная предельная теорема]] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-3]'', где N -- номер группы 

[ ДЗ 4.] ''Срок - 11 декабря 2016'' 
[[Современные методы машинного обучения (курс майнора)/ДЗ4|Анализ эффективности удержания]] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-4]'', где N -- номер группы 

== Дополнительные задачи ==

== Результаты ==
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1UjZH8llu9ZZiCBRwstGI7FWtSMw6XKEIULJIu8hYba4/edit GoogleDoc]

== Полезные ссылки ==

=== Python ===
# [https://www.pkimber.net/open/_downloads/pep8_cheat.pdf PEP-8 Code Style Guide Cheat-sheet]
# [http://www.tutorialspoint.com/python/ Python Tutorials Point]
# [http://matplotlib.org/users/pyplot_tutorial.html Matplotlib Tutorial]
# [http://sebastianraschka.com/Articles/2014_matrix_cheatsheet_table.html Matrix Manipulation Cheat-sheet]
# [http://ipython.org/notebook.html Ipython Notebook]
# [http://beakernotebook.com/ Beaker Notebook]
# [https://www.yhat.com/products/rodeo yhat Rodeo]

=== Ресурсы и книги ===
# [http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/ISLR%20Sixth%20Printing.pdf James, Witten, Hastie, Tibshirani — An Introduction to Statistical Learning]
# [http://www.springer.com/br/book/9780387310732 Bishop — Pattern Recognition and Machine Learning (первые главы)]
# [http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%97%D0%B0%D0%B3%D0%BB%D0%B0%D0%B2%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%86%D0%B0 MachineLearning.ru]
# [https://www.kaggle.com/ Kaggle]
# [http://archive.ics.uci.edu/ml/ UCI Repo]
# [http://www.r2d3.us/visual-intro-to-machine-learning-part-1/ Visual Intro to ML]

=== Онлайн курсы ===
# [https://www.coursera.org/learn/machine-learning Andrew Ng's Course]
# [https://www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning Introduction to ML]
# [https://www.dataquest.io/ Learning Data Science with Python]
# [https://www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning Курс от ВШЭ]
# [http://habrahabr.ru/post/248069/ Обзор МООС Курсов]

Современные методы машинного обучения (курс майнора) ИАД3-7

2016-12-08T12:39:01Z

Agrachev:

__TOC__
== Майнор по курсу "Современные методы машинного обучения" - 2016/2017 учебный год - ИАД-3==

На данной странице будут вывешиваться последние новости и материалы для семинарских занятий группы ИАД-3

Семинарист: [[Участник:Agrachev | Артем Грачев]] 
Почта наших групп: hse.minor.aml.2016.iad37@gmail.com 
Можете обращаться по любым вопросам 
При обращении по почте, начинайте тему письма со слов ''[Майнор ИАД-N]'', где N - номер группы.

''' [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%A1%D0%BE%D0%B2%D1%80%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D1%8B_%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F_(%D0%BA%D1%83%D1%80%D1%81_%D0%BC%D0%B0%D0%B9%D0%BD%D0%BE%D1%80%D0%B0) Страница] курса''' 

Вы можете оставить анонимный отзыв:
[https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSeuRInJOJ6qaTZ4I6ceMi5_Qh54iNv_YVhgdhI2L-YRJHl1HA/viewform GoogleForm]

== Семинары ==
'''1) 15 Сентября 2016:''' Метод опорных векторов. Ядра. 
[https://github.com/grafft/hse-tasks/blob/master/minor-aml-16/sem1/1%20SVM-sem.ipynb IPython Notebook] 

'''2) 22 Сентября 2016:''' Оптимизация. Градиентный спуск. 
[https://github.com/shahurik/hse-minor-ml/blob/master/seminar-2/2_gradient_descent.ipynb Data&Notebook] 
[https://drive.google.com/file/d/0Bxdto9RRxaqMSHNzdXJoanpEejQ/view?usp=sharing GradDesc_LinReg] 
[http://sebastianruder.com/optimizing-gradient-descent/index.html An overview of gradient descent optimization algorithms ] 
[http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4_%D1%81%D1%82%D0%BE%D1%85%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%B4%D0%B8%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%B0 Стохастический градиент на machinelearning.ru]

'''3) 29 Сентября 2016:''' Предобработка данных. 
[http://bit.ly/2dtjsRz Notebook] 

'''4) 6 Октября 2016:''' Нейронные сети. Введение. 
[https://www.tensorflow.org/versions/r0.11/get_started/os_setup.html#download-and-setup Tensorflow install] 
[https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples Tensorflow examples] 

'''5) 13 Октября 2016:''' Бустинг. 
[https://drive.google.com/file/d/0Bxdto9RRxaqMX0RkTXJ0djF5WXc/view?usp=sharing Notebook]

'''20 Октября 2016 семинар отменен! Следите за дальнейшними обновлениями.''' 

'''6) 10 ноября 2016:''' Нейронные сети. Продолжение. 

'''7-8) 24 ноября 2016:''' 1. Распределения и статистики. 2. Проверка гипотез. 
[https://github.com/cs-hse/ML_DM_HSE_minor/tree/master/module3_statistics_notebooks Github]

'''9) 1 декабря 2016:''' Анализ зависимостей. 
[https://github.com/cs-hse/ML_DM_HSE_minor/tree/master/module3_statistics_notebooks Github]

'''10) 8 декабря 2016:''' Регрессия. 
[https://github.com/cs-hse/ML_DM_HSE_minor/tree/master/module3_statistics_notebooks Github]

== Домашние Задания ==
[ ДЗ 1.] ''Срок - 30 Сентября 2016'' 
[https://github.com/shahurik/hse-minor-ml/tree/master/hw-1 Формулировка и данные] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-1]'', где N -- номер группы 
'''UPD! Срок сдачи продлен до 2 октября 2016 года''' 

[ ДЗ 2.] ''Срок - 23 Октября 2016'' 
[https://drive.google.com/open?id=0Bxdto9RRxaqMdG84LWgxSzhmSFU Формулировка и данные] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-2]'', где N -- номер группы 
'''UPD! Срок сдачи продлен до 25 октября 2016 года''' 

[ ДЗ 3.] ''Срок - 1 декабря 2016'' 
[[Современные методы машинного обучения (курс майнора)/ДЗ3|Центральная предельная теорема]] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-3]'', где N -- номер группы 

[ ДЗ 4.] ''Срок - 11 декабря 2016'' 
[[Современные методы машинного обучения (курс майнора)/ДЗ4|Анализ эффективности удержания]] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-4]'', где N -- номер группы 

== Результаты ==
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1UjZH8llu9ZZiCBRwstGI7FWtSMw6XKEIULJIu8hYba4/edit GoogleDoc]

== Полезные ссылки ==

=== Python ===
# [https://www.pkimber.net/open/_downloads/pep8_cheat.pdf PEP-8 Code Style Guide Cheat-sheet]
# [http://www.tutorialspoint.com/python/ Python Tutorials Point]
# [http://matplotlib.org/users/pyplot_tutorial.html Matplotlib Tutorial]
# [http://sebastianraschka.com/Articles/2014_matrix_cheatsheet_table.html Matrix Manipulation Cheat-sheet]
# [http://ipython.org/notebook.html Ipython Notebook]
# [http://beakernotebook.com/ Beaker Notebook]
# [https://www.yhat.com/products/rodeo yhat Rodeo]

=== Ресурсы и книги ===
# [http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/ISLR%20Sixth%20Printing.pdf James, Witten, Hastie, Tibshirani — An Introduction to Statistical Learning]
# [http://www.springer.com/br/book/9780387310732 Bishop — Pattern Recognition and Machine Learning (первые главы)]
# [http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%97%D0%B0%D0%B3%D0%BB%D0%B0%D0%B2%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%86%D0%B0 MachineLearning.ru]
# [https://www.kaggle.com/ Kaggle]
# [http://archive.ics.uci.edu/ml/ UCI Repo]
# [http://www.r2d3.us/visual-intro-to-machine-learning-part-1/ Visual Intro to ML]

=== Онлайн курсы ===
# [https://www.coursera.org/learn/machine-learning Andrew Ng's Course]
# [https://www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning Introduction to ML]
# [https://www.dataquest.io/ Learning Data Science with Python]
# [https://www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning Курс от ВШЭ]
# [http://habrahabr.ru/post/248069/ Обзор МООС Курсов]

Современные методы машинного обучения (курс майнора) ИАД3-7

2016-11-30T11:14:30Z

Agrachev:

__TOC__
== Майнор по курсу "Современные методы машинного обучения" - 2016/2017 учебный год - ИАД-3==

На данной странице будут вывешиваться последние новости и материалы для семинарских занятий группы ИАД-3

Семинарист: [[Участник:Agrachev | Артем Грачев]] 
Почта наших групп: hse.minor.aml.2016.iad37@gmail.com 
Можете обращаться по любым вопросам 
При обращении по почте, начинайте тему письма со слов ''[Майнор ИАД-N]'', где N - номер группы.

''' [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%A1%D0%BE%D0%B2%D1%80%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D1%8B_%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F_(%D0%BA%D1%83%D1%80%D1%81_%D0%BC%D0%B0%D0%B9%D0%BD%D0%BE%D1%80%D0%B0) Страница] курса''' 

Вы можете оставить анонимный отзыв:
[https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSeuRInJOJ6qaTZ4I6ceMi5_Qh54iNv_YVhgdhI2L-YRJHl1HA/viewform GoogleForm]

== Семинары ==
'''1) 15 Сентября 2016:''' Метод опорных векторов. Ядра. 
[https://github.com/grafft/hse-tasks/blob/master/minor-aml-16/sem1/1%20SVM-sem.ipynb IPython Notebook] 

'''2) 22 Сентября 2016:''' Оптимизация. Градиентный спуск. 
[https://github.com/shahurik/hse-minor-ml/blob/master/seminar-2/2_gradient_descent.ipynb Data&Notebook] 
[https://drive.google.com/file/d/0Bxdto9RRxaqMSHNzdXJoanpEejQ/view?usp=sharing GradDesc_LinReg] 
[http://sebastianruder.com/optimizing-gradient-descent/index.html An overview of gradient descent optimization algorithms ] 
[http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4_%D1%81%D1%82%D0%BE%D1%85%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%B4%D0%B8%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%B0 Стохастический градиент на machinelearning.ru]

'''3) 29 Сентября 2016:''' Предобработка данных. 
[http://bit.ly/2dtjsRz Notebook] 

'''4) 6 Октября 2016:''' Нейронные сети. Введение. 
[https://www.tensorflow.org/versions/r0.11/get_started/os_setup.html#download-and-setup Tensorflow install] 
[https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples Tensorflow examples] 

'''5) 13 Октября 2016:''' Бустинг. 
[https://drive.google.com/file/d/0Bxdto9RRxaqMX0RkTXJ0djF5WXc/view?usp=sharing Notebook]

'''20 Октября 2016 семинар отменен! Следите за дальнейшними обновлениями.''' 

'''6) 10 ноября 2016:''' Нейронные сети. Продолжение. 

'''7-8) 24 ноября 2016:''' 1. Распределения и статистики. 2. Проверка гипотез. 
[https://github.com/cs-hse/ML_DM_HSE_minor/tree/master/module3_statistics_notebooks Github]

'''9) 1 декабря 2016:''' Анализ зависимостей. 
[https://github.com/cs-hse/ML_DM_HSE_minor/tree/master/module3_statistics_notebooks Github]

'''10) 8 декабря 2016:''' Регрессия. 
[https://github.com/cs-hse/ML_DM_HSE_minor/tree/master/module3_statistics_notebooks Github]

== Домашние Задания ==
[ ДЗ 1.] ''Срок - 30 Сентября 2016'' 
[https://github.com/shahurik/hse-minor-ml/tree/master/hw-1 Формулировка и данные] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-1]'', где N -- номер группы 
'''UPD! Срок сдачи продлен до 2 октября 2016 года''' 

[ ДЗ 2.] ''Срок - 23 Октября 2016'' 
[https://drive.google.com/open?id=0Bxdto9RRxaqMdG84LWgxSzhmSFU Формулировка и данные] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-2]'', где N -- номер группы 
'''UPD! Срок сдачи продлен до 25 октября 2016 года''' 

[ ДЗ 3.] ''Срок - 1 декабря 2016'' 
[[Современные методы машинного обучения (курс майнора)/ДЗ3|Центральная предельная теорема]] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-3]'', где N -- номер группы 

[ ДЗ 3.] ''Срок - 11 декабря 2016'' 
[[Современные методы машинного обучения (курс майнора)/ДЗ4|Анализ эффективности удержания]] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-4]'', где N -- номер группы 

== Результаты ==
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1UjZH8llu9ZZiCBRwstGI7FWtSMw6XKEIULJIu8hYba4/edit GoogleDoc]

== Полезные ссылки ==

=== Python ===
# [https://www.pkimber.net/open/_downloads/pep8_cheat.pdf PEP-8 Code Style Guide Cheat-sheet]
# [http://www.tutorialspoint.com/python/ Python Tutorials Point]
# [http://matplotlib.org/users/pyplot_tutorial.html Matplotlib Tutorial]
# [http://sebastianraschka.com/Articles/2014_matrix_cheatsheet_table.html Matrix Manipulation Cheat-sheet]
# [http://ipython.org/notebook.html Ipython Notebook]
# [http://beakernotebook.com/ Beaker Notebook]
# [https://www.yhat.com/products/rodeo yhat Rodeo]

=== Ресурсы и книги ===
# [http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/ISLR%20Sixth%20Printing.pdf James, Witten, Hastie, Tibshirani — An Introduction to Statistical Learning]
# [http://www.springer.com/br/book/9780387310732 Bishop — Pattern Recognition and Machine Learning (первые главы)]
# [http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%97%D0%B0%D0%B3%D0%BB%D0%B0%D0%B2%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%86%D0%B0 MachineLearning.ru]
# [https://www.kaggle.com/ Kaggle]
# [http://archive.ics.uci.edu/ml/ UCI Repo]
# [http://www.r2d3.us/visual-intro-to-machine-learning-part-1/ Visual Intro to ML]

=== Онлайн курсы ===
# [https://www.coursera.org/learn/machine-learning Andrew Ng's Course]
# [https://www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning Introduction to ML]
# [https://www.dataquest.io/ Learning Data Science with Python]
# [https://www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning Курс от ВШЭ]
# [http://habrahabr.ru/post/248069/ Обзор МООС Курсов]

Современные методы машинного обучения (курс майнора) ИАД3-7

2016-11-29T18:14:27Z

Agrachev:

__TOC__
== Майнор по курсу "Современные методы машинного обучения" - 2016/2017 учебный год - ИАД-3==

На данной странице будут вывешиваться последние новости и материалы для семинарских занятий группы ИАД-3

Семинарист: [[Участник:Agrachev | Артем Грачев]] 
Почта наших групп: hse.minor.aml.2016.iad37@gmail.com 
Можете обращаться по любым вопросам 
При обращении по почте, начинайте тему письма со слов ''[Майнор ИАД-N]'', где N - номер группы.

''' [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%A1%D0%BE%D0%B2%D1%80%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D1%8B_%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F_(%D0%BA%D1%83%D1%80%D1%81_%D0%BC%D0%B0%D0%B9%D0%BD%D0%BE%D1%80%D0%B0) Страница] курса''' 

Вы можете оставить анонимный отзыв:
[https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSeuRInJOJ6qaTZ4I6ceMi5_Qh54iNv_YVhgdhI2L-YRJHl1HA/viewform GoogleForm]

== Семинары ==
'''1) 15 Сентября 2016:''' Метод опорных векторов. Ядра. 
[https://github.com/grafft/hse-tasks/blob/master/minor-aml-16/sem1/1%20SVM-sem.ipynb IPython Notebook] 

'''2) 22 Сентября 2016:''' Оптимизация. Градиентный спуск. 
[https://github.com/shahurik/hse-minor-ml/blob/master/seminar-2/2_gradient_descent.ipynb Data&Notebook] 
[https://drive.google.com/file/d/0Bxdto9RRxaqMSHNzdXJoanpEejQ/view?usp=sharing GradDesc_LinReg] 
[http://sebastianruder.com/optimizing-gradient-descent/index.html An overview of gradient descent optimization algorithms ] 
[http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4_%D1%81%D1%82%D0%BE%D1%85%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%B4%D0%B8%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%B0 Стохастический градиент на machinelearning.ru]

'''3) 29 Сентября 2016:''' Предобработка данных. 
[http://bit.ly/2dtjsRz Notebook] 

'''4) 6 Октября 2016:''' Нейронные сети. Введение. 
[https://www.tensorflow.org/versions/r0.11/get_started/os_setup.html#download-and-setup Tensorflow install] 
[https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples Tensorflow examples] 

'''5) 13 Октября 2016:''' Бустинг. 
[https://drive.google.com/file/d/0Bxdto9RRxaqMX0RkTXJ0djF5WXc/view?usp=sharing Notebook]

'''20 Октября 2016 семинар отменен! Следите за дальнейшними обновлениями.''' 

'''6) 10 ноября 2016:''' Нейронные сети. Продолжение. 

'''7-8) 24 ноября 2016:''' 1. Распределения и статистики. 2. Проверка гипотез. 
[https://github.com/cs-hse/ML_DM_HSE_minor/tree/master/module3_statistics_notebooks Github]

'''9) 1 декабря 2016:''' Анализ зависимостей. 
[https://github.com/cs-hse/ML_DM_HSE_minor/tree/master/module3_statistics_notebooks Github]

'''10) 8 декабря 2016:''' Регрессия. 
[https://github.com/cs-hse/ML_DM_HSE_minor/tree/master/module3_statistics_notebooks Github]

== Домашние Задания ==
[ ДЗ 1.] ''Срок - 30 Сентября 2016'' 
[https://github.com/shahurik/hse-minor-ml/tree/master/hw-1 Формулировка и данные] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-1]'', где N -- номер группы 
'''UPD! Срок сдачи продлен до 2 октября 2016 года''' 

[ ДЗ 2.] ''Срок - 23 Октября 2016'' 
[https://drive.google.com/open?id=0Bxdto9RRxaqMdG84LWgxSzhmSFU Формулировка и данные] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-2]'', где N -- номер группы 
'''UPD! Срок сдачи продлен до 25 октября 2016 года''' 

[ ДЗ 3.] ''Срок - 1 декабря 2016'' 
[[Современные методы машинного обучения (курс майнора)/ДЗ3|Центральная предельная теорема]] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-3]'', где N -- номер группы 

== Результаты ==
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1UjZH8llu9ZZiCBRwstGI7FWtSMw6XKEIULJIu8hYba4/edit GoogleDoc]

== Полезные ссылки ==

=== Python ===
# [https://www.pkimber.net/open/_downloads/pep8_cheat.pdf PEP-8 Code Style Guide Cheat-sheet]
# [http://www.tutorialspoint.com/python/ Python Tutorials Point]
# [http://matplotlib.org/users/pyplot_tutorial.html Matplotlib Tutorial]
# [http://sebastianraschka.com/Articles/2014_matrix_cheatsheet_table.html Matrix Manipulation Cheat-sheet]
# [http://ipython.org/notebook.html Ipython Notebook]
# [http://beakernotebook.com/ Beaker Notebook]
# [https://www.yhat.com/products/rodeo yhat Rodeo]

=== Ресурсы и книги ===
# [http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/ISLR%20Sixth%20Printing.pdf James, Witten, Hastie, Tibshirani — An Introduction to Statistical Learning]
# [http://www.springer.com/br/book/9780387310732 Bishop — Pattern Recognition and Machine Learning (первые главы)]
# [http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%97%D0%B0%D0%B3%D0%BB%D0%B0%D0%B2%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%86%D0%B0 MachineLearning.ru]
# [https://www.kaggle.com/ Kaggle]
# [http://archive.ics.uci.edu/ml/ UCI Repo]
# [http://www.r2d3.us/visual-intro-to-machine-learning-part-1/ Visual Intro to ML]

=== Онлайн курсы ===
# [https://www.coursera.org/learn/machine-learning Andrew Ng's Course]
# [https://www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning Introduction to ML]
# [https://www.dataquest.io/ Learning Data Science with Python]
# [https://www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning Курс от ВШЭ]
# [http://habrahabr.ru/post/248069/ Обзор МООС Курсов]

Современные методы машинного обучения (курс майнора) ИАД3-7

2016-11-24T11:57:13Z

Agrachev:

__TOC__
== Майнор по курсу "Современные методы машинного обучения" - 2016/2017 учебный год - ИАД-3==

На данной странице будут вывешиваться последние новости и материалы для семинарских занятий группы ИАД-3

Семинарист: [[Участник:Agrachev | Артем Грачев]] 
Почта наших групп: hse.minor.aml.2016.iad37@gmail.com 
Можете обращаться по любым вопросам 
При обращении по почте, начинайте тему письма со слов ''[Майнор ИАД-N]'', где N - номер группы.

''' [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%A1%D0%BE%D0%B2%D1%80%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D1%8B_%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F_(%D0%BA%D1%83%D1%80%D1%81_%D0%BC%D0%B0%D0%B9%D0%BD%D0%BE%D1%80%D0%B0) Страница] курса''' 

Вы можете оставить анонимный отзыв:
[https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSeuRInJOJ6qaTZ4I6ceMi5_Qh54iNv_YVhgdhI2L-YRJHl1HA/viewform GoogleForm]

== Семинары ==
'''1) 15 Сентября 2016:''' Метод опорных векторов. Ядра. 
[https://github.com/grafft/hse-tasks/blob/master/minor-aml-16/sem1/1%20SVM-sem.ipynb IPython Notebook] 

'''2) 22 Сентября 2016:''' Оптимизация. Градиентный спуск. 
[https://github.com/shahurik/hse-minor-ml/blob/master/seminar-2/2_gradient_descent.ipynb Data&Notebook] 
[https://drive.google.com/file/d/0Bxdto9RRxaqMSHNzdXJoanpEejQ/view?usp=sharing GradDesc_LinReg] 
[http://sebastianruder.com/optimizing-gradient-descent/index.html An overview of gradient descent optimization algorithms ] 
[http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4_%D1%81%D1%82%D0%BE%D1%85%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%B4%D0%B8%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%B0 Стохастический градиент на machinelearning.ru]

'''3) 29 Сентября 2016:''' Предобработка данных. 
[http://bit.ly/2dtjsRz Notebook] 

'''4) 6 Октября 2016:''' Нейронные сети. Введение. 
[https://www.tensorflow.org/versions/r0.11/get_started/os_setup.html#download-and-setup Tensorflow install] 
[https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples Tensorflow examples] 

'''5) 13 Октября 2016:''' Бустинг. 
[https://drive.google.com/file/d/0Bxdto9RRxaqMX0RkTXJ0djF5WXc/view?usp=sharing Notebook]

'''20 Октября 2016 семинар отменен! Следите за дальнейшними обновлениями.''' 

'''6) 10 ноября 2016:''' Нейронные сети. Продолжение. 

'''7-8) 24 ноября 2016:''' 1. Распределения и статистики. 2. Проверка гипотез. 
[https://github.com/cs-hse/ML_DM_HSE_minor/tree/master/module3_statistics_notebooks Github]

'''9) 1 декабря 2016:''' Анализ зависимостей. 
[https://github.com/cs-hse/ML_DM_HSE_minor/tree/master/module3_statistics_notebooks Github]

'''10) 8 декабря 2016:''' Регрессия. 
[https://github.com/cs-hse/ML_DM_HSE_minor/tree/master/module3_statistics_notebooks Github]

== Домашние Задания ==
[ ДЗ 1.] ''Срок - 30 Сентября 2016'' 
[https://github.com/shahurik/hse-minor-ml/tree/master/hw-1 Формулировка и данные] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-1]'', где N -- номер группы 
'''UPD! Срок сдачи продлен до 2 октября 2016 года''' 

[ ДЗ 2.] ''Срок - 23 Октября 2016'' 
[https://drive.google.com/open?id=0Bxdto9RRxaqMdG84LWgxSzhmSFU Формулировка и данные] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-2]'', где N -- номер группы 
'''UPD! Срок сдачи продлен до 25 октября 2016 года''' 

[ ДЗ 3.] ''Срок - 1 декабря 2016'' 
[[Современные методы машинного обучения (курс майнора)/ДЗ3|Центральная предельная теорема]] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-3]'', где N -- номер группы 

== Результаты ==
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1lD3Ax4qG4wlZ1O8VVgr25TR2aaAcVdQJkS-XaRl6FLM/edit#gid=0 GoogleDoc]

== Полезные ссылки ==

=== Python ===
# [https://www.pkimber.net/open/_downloads/pep8_cheat.pdf PEP-8 Code Style Guide Cheat-sheet]
# [http://www.tutorialspoint.com/python/ Python Tutorials Point]
# [http://matplotlib.org/users/pyplot_tutorial.html Matplotlib Tutorial]
# [http://sebastianraschka.com/Articles/2014_matrix_cheatsheet_table.html Matrix Manipulation Cheat-sheet]
# [http://ipython.org/notebook.html Ipython Notebook]
# [http://beakernotebook.com/ Beaker Notebook]
# [https://www.yhat.com/products/rodeo yhat Rodeo]

=== Ресурсы и книги ===
# [http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/ISLR%20Sixth%20Printing.pdf James, Witten, Hastie, Tibshirani — An Introduction to Statistical Learning]
# [http://www.springer.com/br/book/9780387310732 Bishop — Pattern Recognition and Machine Learning (первые главы)]
# [http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%97%D0%B0%D0%B3%D0%BB%D0%B0%D0%B2%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%86%D0%B0 MachineLearning.ru]
# [https://www.kaggle.com/ Kaggle]
# [http://archive.ics.uci.edu/ml/ UCI Repo]
# [http://www.r2d3.us/visual-intro-to-machine-learning-part-1/ Visual Intro to ML]

=== Онлайн курсы ===
# [https://www.coursera.org/learn/machine-learning Andrew Ng's Course]
# [https://www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning Introduction to ML]
# [https://www.dataquest.io/ Learning Data Science with Python]
# [https://www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning Курс от ВШЭ]
# [http://habrahabr.ru/post/248069/ Обзор МООС Курсов]

Современные методы машинного обучения (курс майнора) ИАД3-7

2016-11-24T11:55:39Z

Agrachev:

__TOC__
== Майнор по курсу "Современные методы машинного обучения" - 2016/2017 учебный год - ИАД-3==

На данной странице будут вывешиваться последние новости и материалы для семинарских занятий группы ИАД-3

Семинарист: [[Участник:Agrachev | Артем Грачев]] 
Почта наших групп: hse.minor.aml.2016.iad37@gmail.com 
Можете обращаться по любым вопросам 
При обращении по почте, начинайте тему письма со слов ''[Майнор ИАД-N]'', где N - номер группы.

''' [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%A1%D0%BE%D0%B2%D1%80%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D1%8B_%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F_(%D0%BA%D1%83%D1%80%D1%81_%D0%BC%D0%B0%D0%B9%D0%BD%D0%BE%D1%80%D0%B0) Страница] курса''' 

Вы можете оставить анонимный отзыв:
[https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSeuRInJOJ6qaTZ4I6ceMi5_Qh54iNv_YVhgdhI2L-YRJHl1HA/viewform GoogleForm]

== Семинары ==
'''1) 15 Сентября 2016:''' Метод опорных векторов. Ядра. 
[https://github.com/grafft/hse-tasks/blob/master/minor-aml-16/sem1/1%20SVM-sem.ipynb IPython Notebook] 

'''2) 22 Сентября 2016:''' Оптимизация. Градиентный спуск. 
[https://github.com/shahurik/hse-minor-ml/blob/master/seminar-2/2_gradient_descent.ipynb Data&Notebook] 
[https://drive.google.com/file/d/0Bxdto9RRxaqMSHNzdXJoanpEejQ/view?usp=sharing GradDesc_LinReg] 
[http://sebastianruder.com/optimizing-gradient-descent/index.html An overview of gradient descent optimization algorithms ] 
[http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4_%D1%81%D1%82%D0%BE%D1%85%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%B4%D0%B8%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%B0 Стохастический градиент на machinelearning.ru]

'''3) 29 Сентября 2016:''' Предобработка данных. 
[http://bit.ly/2dtjsRz Notebook] 

'''4) 6 Октября 2016:''' Нейронные сети. Введение. 
[https://www.tensorflow.org/versions/r0.11/get_started/os_setup.html#download-and-setup Tensorflow install] 
[https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples Tensorflow examples] 

'''5) 13 Октября 2016:''' Бустинг. 
[https://drive.google.com/file/d/0Bxdto9RRxaqMX0RkTXJ0djF5WXc/view?usp=sharing Notebook]

'''20 Октября 2016 семинар отменен! Следите за дальнейшними обновлениями.''' 

'''6) 10 ноября 2016:''' Нейронные сети. Продолжение. 

'''7) 24 ноября 2016:''' Распределения и статистики. 
'''8) 24 ноября 2016:''' Проверка гипотез. 
[https://github.com/cs-hse/ML_DM_HSE_minor/tree/master/module3_statistics_notebooks Github]

'''9) 1 декабря 2016:''' Анализ зависимостей. 
[https://github.com/cs-hse/ML_DM_HSE_minor/tree/master/module3_statistics_notebooks Github]

'''10) 8 декабря 2016:''' Регрессия. 
[https://github.com/cs-hse/ML_DM_HSE_minor/tree/master/module3_statistics_notebooks Github]

== Домашние Задания ==
[ ДЗ 1.] ''Срок - 30 Сентября 2016'' 
[https://github.com/shahurik/hse-minor-ml/tree/master/hw-1 Формулировка и данные] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-1]'', где N -- номер группы 
'''UPD! Срок сдачи продлен до 2 октября 2016 года''' 

[ ДЗ 2.] ''Срок - 23 Октября 2016'' 
[https://drive.google.com/open?id=0Bxdto9RRxaqMdG84LWgxSzhmSFU Формулировка и данные] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-2]'', где N -- номер группы 
'''UPD! Срок сдачи продлен до 25 октября 2016 года''' 

[ ДЗ 3.] ''Срок - 1 декабря 2016'' 
[[Современные методы машинного обучения (курс майнора)/ДЗ3|Центральная предельная теорема]] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-3]'', где N -- номер группы 

== Результаты ==
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1lD3Ax4qG4wlZ1O8VVgr25TR2aaAcVdQJkS-XaRl6FLM/edit#gid=0 GoogleDoc]

== Полезные ссылки ==

=== Python ===
# [https://www.pkimber.net/open/_downloads/pep8_cheat.pdf PEP-8 Code Style Guide Cheat-sheet]
# [http://www.tutorialspoint.com/python/ Python Tutorials Point]
# [http://matplotlib.org/users/pyplot_tutorial.html Matplotlib Tutorial]
# [http://sebastianraschka.com/Articles/2014_matrix_cheatsheet_table.html Matrix Manipulation Cheat-sheet]
# [http://ipython.org/notebook.html Ipython Notebook]
# [http://beakernotebook.com/ Beaker Notebook]
# [https://www.yhat.com/products/rodeo yhat Rodeo]

=== Ресурсы и книги ===
# [http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/ISLR%20Sixth%20Printing.pdf James, Witten, Hastie, Tibshirani — An Introduction to Statistical Learning]
# [http://www.springer.com/br/book/9780387310732 Bishop — Pattern Recognition and Machine Learning (первые главы)]
# [http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%97%D0%B0%D0%B3%D0%BB%D0%B0%D0%B2%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%86%D0%B0 MachineLearning.ru]
# [https://www.kaggle.com/ Kaggle]
# [http://archive.ics.uci.edu/ml/ UCI Repo]
# [http://www.r2d3.us/visual-intro-to-machine-learning-part-1/ Visual Intro to ML]

=== Онлайн курсы ===
# [https://www.coursera.org/learn/machine-learning Andrew Ng's Course]
# [https://www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning Introduction to ML]
# [https://www.dataquest.io/ Learning Data Science with Python]
# [https://www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning Курс от ВШЭ]
# [http://habrahabr.ru/post/248069/ Обзор МООС Курсов]

Современные методы машинного обучения (курс майнора) ИАД3-7

2016-11-24T11:53:12Z

Agrachev: /* Семинары */

__TOC__
== Майнор по курсу "Современные методы машинного обучения" - 2016/2017 учебный год - ИАД-3==

На данной странице будут вывешиваться последние новости и материалы для семинарских занятий группы ИАД-3

Семинарист: [[Участник:Agrachev | Артем Грачев]] 
Почта наших групп: hse.minor.aml.2016.iad37@gmail.com 
Можете обращаться по любым вопросам 
При обращении по почте, начинайте тему письма со слов ''[Майнор ИАД-N]'', где N - номер группы.

''' [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%A1%D0%BE%D0%B2%D1%80%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D1%8B_%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F_(%D0%BA%D1%83%D1%80%D1%81_%D0%BC%D0%B0%D0%B9%D0%BD%D0%BE%D1%80%D0%B0) Страница] курса''' 

Вы можете оставить анонимный отзыв:
[https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSeuRInJOJ6qaTZ4I6ceMi5_Qh54iNv_YVhgdhI2L-YRJHl1HA/viewform GoogleForm]

== Семинары ==
'''1) 15 Сентября 2016:''' Метод опорных векторов. Ядра. 
[https://github.com/grafft/hse-tasks/blob/master/minor-aml-16/sem1/1%20SVM-sem.ipynb IPython Notebook] 

'''2) 22 Сентября 2016:''' Оптимизация. Градиентный спуск. 
[https://github.com/shahurik/hse-minor-ml/blob/master/seminar-2/2_gradient_descent.ipynb Data&Notebook] 
[https://drive.google.com/file/d/0Bxdto9RRxaqMSHNzdXJoanpEejQ/view?usp=sharing GradDesc_LinReg] 
[http://sebastianruder.com/optimizing-gradient-descent/index.html An overview of gradient descent optimization algorithms ] 
[http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4_%D1%81%D1%82%D0%BE%D1%85%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%B4%D0%B8%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%B0 Стохастический градиент на machinelearning.ru]

'''3) 29 Сентября 2016:''' Предобработка данных. 
[http://bit.ly/2dtjsRz Notebook] 

'''4) 6 Октября 2016:''' Нейронные сети. Введение. 
[https://www.tensorflow.org/versions/r0.11/get_started/os_setup.html#download-and-setup Tensorflow install] 
[https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples Tensorflow examples] 

'''5) 13 Октября 2016:''' Бустинг. 
[https://drive.google.com/file/d/0Bxdto9RRxaqMX0RkTXJ0djF5WXc/view?usp=sharing Notebook]

'''20 Октября 2016 семинар отменен! Следите за дальнейшними обновлениями.''' 

'''6) 10 ноября 2016:''' Нейронные сети. Продолжение. 

'''7) 24 ноября 2016:''' Распределения и статистики. 
'''8) 24 ноября 2016:''' Проверка гипотез. 
[https://github.com/cs-hse/ML_DM_HSE_minor/tree/master/module3_statistics_notebooks Github]

== Домашние Задания ==
[ ДЗ 1.] ''Срок - 30 Сентября 2016'' 
[https://github.com/shahurik/hse-minor-ml/tree/master/hw-1 Формулировка и данные] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-1]'', где N -- номер группы 
'''UPD! Срок сдачи продлен до 2 октября 2016 года''' 

[ ДЗ 2.] ''Срок - 23 Октября 2016'' 
[https://drive.google.com/open?id=0Bxdto9RRxaqMdG84LWgxSzhmSFU Формулировка и данные] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-2]'', где N -- номер группы 
'''UPD! Срок сдачи продлен до 25 октября 2016 года''' 

[ ДЗ 3.] ''Срок - 1 декабря 2016'' 
[[Современные методы машинного обучения (курс майнора)/ДЗ3|Центральная предельная теорема]] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-3]'', где N -- номер группы 

== Результаты ==
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1lD3Ax4qG4wlZ1O8VVgr25TR2aaAcVdQJkS-XaRl6FLM/edit#gid=0 GoogleDoc]

== Полезные ссылки ==

=== Python ===
# [https://www.pkimber.net/open/_downloads/pep8_cheat.pdf PEP-8 Code Style Guide Cheat-sheet]
# [http://www.tutorialspoint.com/python/ Python Tutorials Point]
# [http://matplotlib.org/users/pyplot_tutorial.html Matplotlib Tutorial]
# [http://sebastianraschka.com/Articles/2014_matrix_cheatsheet_table.html Matrix Manipulation Cheat-sheet]
# [http://ipython.org/notebook.html Ipython Notebook]
# [http://beakernotebook.com/ Beaker Notebook]
# [https://www.yhat.com/products/rodeo yhat Rodeo]

=== Ресурсы и книги ===
# [http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/ISLR%20Sixth%20Printing.pdf James, Witten, Hastie, Tibshirani — An Introduction to Statistical Learning]
# [http://www.springer.com/br/book/9780387310732 Bishop — Pattern Recognition and Machine Learning (первые главы)]
# [http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%97%D0%B0%D0%B3%D0%BB%D0%B0%D0%B2%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%86%D0%B0 MachineLearning.ru]
# [https://www.kaggle.com/ Kaggle]
# [http://archive.ics.uci.edu/ml/ UCI Repo]
# [http://www.r2d3.us/visual-intro-to-machine-learning-part-1/ Visual Intro to ML]

=== Онлайн курсы ===
# [https://www.coursera.org/learn/machine-learning Andrew Ng's Course]
# [https://www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning Introduction to ML]
# [https://www.dataquest.io/ Learning Data Science with Python]
# [https://www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning Курс от ВШЭ]
# [http://habrahabr.ru/post/248069/ Обзор МООС Курсов]

Современные методы машинного обучения (курс майнора) ИАД3-7

2016-11-23T12:38:55Z

Agrachev:

__TOC__
== Майнор по курсу "Современные методы машинного обучения" - 2016/2017 учебный год - ИАД-3==

На данной странице будут вывешиваться последние новости и материалы для семинарских занятий группы ИАД-3

Семинарист: [[Участник:Agrachev | Артем Грачев]] 
Почта наших групп: hse.minor.aml.2016.iad37@gmail.com 
Можете обращаться по любым вопросам 
При обращении по почте, начинайте тему письма со слов ''[Майнор ИАД-N]'', где N - номер группы.

''' [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%A1%D0%BE%D0%B2%D1%80%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D1%8B_%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F_(%D0%BA%D1%83%D1%80%D1%81_%D0%BC%D0%B0%D0%B9%D0%BD%D0%BE%D1%80%D0%B0) Страница] курса''' 

Вы можете оставить анонимный отзыв:
[https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSeuRInJOJ6qaTZ4I6ceMi5_Qh54iNv_YVhgdhI2L-YRJHl1HA/viewform GoogleForm]

== Семинары ==
'''1) 15 Сентября 2016:''' Метод опорных векторов. Ядра. 
[https://github.com/grafft/hse-tasks/blob/master/minor-aml-16/sem1/1%20SVM-sem.ipynb IPython Notebook] 

'''2) 22 Сентября 2016:''' Оптимизация. Градиентный спуск. 
[https://github.com/shahurik/hse-minor-ml/blob/master/seminar-2/2_gradient_descent.ipynb Data&Notebook] 
[https://drive.google.com/file/d/0Bxdto9RRxaqMSHNzdXJoanpEejQ/view?usp=sharing GradDesc_LinReg] 
[http://sebastianruder.com/optimizing-gradient-descent/index.html An overview of gradient descent optimization algorithms ] 
[http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4_%D1%81%D1%82%D0%BE%D1%85%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%B4%D0%B8%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%B0 Стохастический градиент на machinelearning.ru]

'''3) 29 Сентября 2016:''' Предобработка данных. 
[http://bit.ly/2dtjsRz Notebook] 

'''4) 6 Октября 2016:''' Нейронные сети. Введение. 
[https://www.tensorflow.org/versions/r0.11/get_started/os_setup.html#download-and-setup Tensorflow install] 
[https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples Tensorflow examples] 

'''5) 13 Октября 2016:''' Бустинг. 
[https://drive.google.com/file/d/0Bxdto9RRxaqMX0RkTXJ0djF5WXc/view?usp=sharing Notebook]

'''20 Октября 2016 семинар отменен! Следите за дальнейшними обновлениями.''' 

== Домашние Задания ==
[ ДЗ 1.] ''Срок - 30 Сентября 2016'' 
[https://github.com/shahurik/hse-minor-ml/tree/master/hw-1 Формулировка и данные] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-1]'', где N -- номер группы 
'''UPD! Срок сдачи продлен до 2 октября 2016 года''' 

[ ДЗ 2.] ''Срок - 23 Октября 2016'' 
[https://drive.google.com/open?id=0Bxdto9RRxaqMdG84LWgxSzhmSFU Формулировка и данные] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-2]'', где N -- номер группы 
'''UPD! Срок сдачи продлен до 25 октября 2016 года''' 

[ ДЗ 3.] ''Срок - 1 декабря 2016'' 
[[Современные методы машинного обучения (курс майнора)/ДЗ3|Центральная предельная теорема]] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-3]'', где N -- номер группы 

== Результаты ==
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1lD3Ax4qG4wlZ1O8VVgr25TR2aaAcVdQJkS-XaRl6FLM/edit#gid=0 GoogleDoc]

== Полезные ссылки ==

=== Python ===
# [https://www.pkimber.net/open/_downloads/pep8_cheat.pdf PEP-8 Code Style Guide Cheat-sheet]
# [http://www.tutorialspoint.com/python/ Python Tutorials Point]
# [http://matplotlib.org/users/pyplot_tutorial.html Matplotlib Tutorial]
# [http://sebastianraschka.com/Articles/2014_matrix_cheatsheet_table.html Matrix Manipulation Cheat-sheet]
# [http://ipython.org/notebook.html Ipython Notebook]
# [http://beakernotebook.com/ Beaker Notebook]
# [https://www.yhat.com/products/rodeo yhat Rodeo]

=== Ресурсы и книги ===
# [http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/ISLR%20Sixth%20Printing.pdf James, Witten, Hastie, Tibshirani — An Introduction to Statistical Learning]
# [http://www.springer.com/br/book/9780387310732 Bishop — Pattern Recognition and Machine Learning (первые главы)]
# [http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%97%D0%B0%D0%B3%D0%BB%D0%B0%D0%B2%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%86%D0%B0 MachineLearning.ru]
# [https://www.kaggle.com/ Kaggle]
# [http://archive.ics.uci.edu/ml/ UCI Repo]
# [http://www.r2d3.us/visual-intro-to-machine-learning-part-1/ Visual Intro to ML]

=== Онлайн курсы ===
# [https://www.coursera.org/learn/machine-learning Andrew Ng's Course]
# [https://www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning Introduction to ML]
# [https://www.dataquest.io/ Learning Data Science with Python]
# [https://www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning Курс от ВШЭ]
# [http://habrahabr.ru/post/248069/ Обзор МООС Курсов]

Современные методы машинного обучения (курс майнора) ИАД3-7

2016-11-23T12:37:25Z

Agrachev:

__TOC__
== Майнор по курсу "Современные методы машинного обучения" - 2016/2017 учебный год - ИАД-3 и ИАД-7==

На данной странице будут вывешиваться последние новости и материалы для семинарских занятий групп ИАД-3 и ИАД-7

Семинарист: [[Участник:Agrachev | Артем Грачев]] 
Почта наших групп: hse.minor.aml.2016.iad37@gmail.com 
Можете обращаться по любым вопросам 
При обращении по почте, начинайте тему письма со слов ''[Майнор ИАД-N]'', где N - номер группы.

''' [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%A1%D0%BE%D0%B2%D1%80%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D1%8B_%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F_(%D0%BA%D1%83%D1%80%D1%81_%D0%BC%D0%B0%D0%B9%D0%BD%D0%BE%D1%80%D0%B0) Страница] курса''' 

Вы можете оставить анонимный отзыв:
[https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSeuRInJOJ6qaTZ4I6ceMi5_Qh54iNv_YVhgdhI2L-YRJHl1HA/viewform GoogleForm]

== Семинары ==
'''1) 15 Сентября 2016:''' Метод опорных векторов. Ядра. 
[https://github.com/grafft/hse-tasks/blob/master/minor-aml-16/sem1/1%20SVM-sem.ipynb IPython Notebook] 

'''2) 22 Сентября 2016:''' Оптимизация. Градиентный спуск. 
[https://github.com/shahurik/hse-minor-ml/blob/master/seminar-2/2_gradient_descent.ipynb Data&Notebook] 
[https://drive.google.com/file/d/0Bxdto9RRxaqMSHNzdXJoanpEejQ/view?usp=sharing GradDesc_LinReg] 
[http://sebastianruder.com/optimizing-gradient-descent/index.html An overview of gradient descent optimization algorithms ] 
[http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4_%D1%81%D1%82%D0%BE%D1%85%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%B4%D0%B8%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%B0 Стохастический градиент на machinelearning.ru]

'''3) 29 Сентября 2016:''' Предобработка данных. 
[http://bit.ly/2dtjsRz Notebook] 

'''4) 6 Октября 2016:''' Нейронные сети. Введение. 
[https://www.tensorflow.org/versions/r0.11/get_started/os_setup.html#download-and-setup Tensorflow install] 
[https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples Tensorflow examples] 

'''5) 13 Октября 2016:''' Бустинг. 
[https://drive.google.com/file/d/0Bxdto9RRxaqMX0RkTXJ0djF5WXc/view?usp=sharing Notebook]

'''20 Октября 2016 семинар отменен! Следите за дальнейшними обновлениями.''' 

== Домашние Задания ==
[ ДЗ 1.] ''Срок - 30 Сентября 2016'' 
[https://github.com/shahurik/hse-minor-ml/tree/master/hw-1 Формулировка и данные] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-1]'', где N -- номер группы 
'''UPD! Срок сдачи продлен до 2 октября 2016 года''' 

[ ДЗ 2.] ''Срок - 23 Октября 2016'' 
[https://drive.google.com/open?id=0Bxdto9RRxaqMdG84LWgxSzhmSFU Формулировка и данные] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-2]'', где N -- номер группы 
'''UPD! Срок сдачи продлен до 25 октября 2016 года''' 

[ ДЗ 3.] ''Срок - 1 декабря 2016'' 
[[Современные методы машинного обучения (курс майнора)/ДЗ3|Центральная предельная теорема]] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-3]'', где N -- номер группы 

== Результаты ==
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1lD3Ax4qG4wlZ1O8VVgr25TR2aaAcVdQJkS-XaRl6FLM/edit#gid=0 GoogleDoc]

== Полезные ссылки ==

=== Python ===
# [https://www.pkimber.net/open/_downloads/pep8_cheat.pdf PEP-8 Code Style Guide Cheat-sheet]
# [http://www.tutorialspoint.com/python/ Python Tutorials Point]
# [http://matplotlib.org/users/pyplot_tutorial.html Matplotlib Tutorial]
# [http://sebastianraschka.com/Articles/2014_matrix_cheatsheet_table.html Matrix Manipulation Cheat-sheet]
# [http://ipython.org/notebook.html Ipython Notebook]
# [http://beakernotebook.com/ Beaker Notebook]
# [https://www.yhat.com/products/rodeo yhat Rodeo]

=== Ресурсы и книги ===
# [http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/ISLR%20Sixth%20Printing.pdf James, Witten, Hastie, Tibshirani — An Introduction to Statistical Learning]
# [http://www.springer.com/br/book/9780387310732 Bishop — Pattern Recognition and Machine Learning (первые главы)]
# [http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%97%D0%B0%D0%B3%D0%BB%D0%B0%D0%B2%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%86%D0%B0 MachineLearning.ru]
# [https://www.kaggle.com/ Kaggle]
# [http://archive.ics.uci.edu/ml/ UCI Repo]
# [http://www.r2d3.us/visual-intro-to-machine-learning-part-1/ Visual Intro to ML]

=== Онлайн курсы ===
# [https://www.coursera.org/learn/machine-learning Andrew Ng's Course]
# [https://www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning Introduction to ML]
# [https://www.dataquest.io/ Learning Data Science with Python]
# [https://www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning Курс от ВШЭ]
# [http://habrahabr.ru/post/248069/ Обзор МООС Курсов]

Современные методы машинного обучения (курс майнора) ИАД3-7

2016-10-23T13:22:37Z

Agrachev: /* Домашние Задания */

__TOC__
== Майнор по курсу "Современные методы машинного обучения" - 2016/2017 учебный год - ИАД-3 и ИАД-7==

На данной странице будут вывешиваться последние новости и материалы для семинарских занятий групп ИАД-3 и ИАД-7

Семинарист: [[Участник:Agrachev | Артем Грачев]] 
Почта наших групп: hse.minor.aml.2016.iad37@gmail.com 
Можете обращаться по любым вопросам 
При обращении по почте, начинайте тему письма со слов ''[Майнор ИАД-N]'', где N - номер группы.

''' [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%A1%D0%BE%D0%B2%D1%80%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D1%8B_%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F_(%D0%BA%D1%83%D1%80%D1%81_%D0%BC%D0%B0%D0%B9%D0%BD%D0%BE%D1%80%D0%B0) Страница] курса''' 

Вы можете оставить анонимный отзыв:
[https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSeuRInJOJ6qaTZ4I6ceMi5_Qh54iNv_YVhgdhI2L-YRJHl1HA/viewform GoogleForm]

== Семинары ==
'''1) 15 Сентября 2016:''' Метод опорных векторов. Ядра. 
[https://github.com/grafft/hse-tasks/blob/master/minor-aml-16/sem1/1%20SVM-sem.ipynb IPython Notebook] 

'''2) 22 Сентября 2016:''' Оптимизация. Градиентный спуск. 
[https://github.com/shahurik/hse-minor-ml/blob/master/seminar-2/2_gradient_descent.ipynb Data&Notebook] 
[https://drive.google.com/file/d/0Bxdto9RRxaqMSHNzdXJoanpEejQ/view?usp=sharing GradDesc_LinReg] 
[http://sebastianruder.com/optimizing-gradient-descent/index.html An overview of gradient descent optimization algorithms ] 
[http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4_%D1%81%D1%82%D0%BE%D1%85%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%B4%D0%B8%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%B0 Стохастический градиент на machinelearning.ru]

'''3) 29 Сентября 2016:''' Предобработка данных. 
[http://bit.ly/2dtjsRz Notebook] 

'''4) 6 Октября 2016:''' Нейронные сети. Введение. 
[https://www.tensorflow.org/versions/r0.11/get_started/os_setup.html#download-and-setup Tensorflow install] 
[https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples Tensorflow examples] 

'''5) 13 Октября 2016:''' Бустинг. 
[https://drive.google.com/file/d/0Bxdto9RRxaqMX0RkTXJ0djF5WXc/view?usp=sharing Notebook]

'''20 Октября 2016 семинар отменен! Следите за дальнейшними обновлениями.''' 

== Домашние Задания ==
[ ДЗ 1.] ''Срок - 30 Сентября 2016'' 
[https://github.com/shahurik/hse-minor-ml/tree/master/hw-1 Формулировка и данные] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-1]'', где N -- номер группы 
'''UPD! Срок сдачи продлен до 2 октября 2016 года''' 

[ ДЗ 2.] ''Срок - 23 Октября 2016'' 
[https://drive.google.com/open?id=0Bxdto9RRxaqMdG84LWgxSzhmSFU Формулировка и данные] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-2]'', где N -- номер группы 
'''UPD! Срок сдачи продлен до 25 октября 2016 года''' 

== Результаты ==
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1lD3Ax4qG4wlZ1O8VVgr25TR2aaAcVdQJkS-XaRl6FLM/edit#gid=0 GoogleDoc]

== Полезные ссылки ==

=== Python ===
# [https://www.pkimber.net/open/_downloads/pep8_cheat.pdf PEP-8 Code Style Guide Cheat-sheet]
# [http://www.tutorialspoint.com/python/ Python Tutorials Point]
# [http://matplotlib.org/users/pyplot_tutorial.html Matplotlib Tutorial]
# [http://sebastianraschka.com/Articles/2014_matrix_cheatsheet_table.html Matrix Manipulation Cheat-sheet]
# [http://ipython.org/notebook.html Ipython Notebook]
# [http://beakernotebook.com/ Beaker Notebook]
# [https://www.yhat.com/products/rodeo yhat Rodeo]

=== Ресурсы и книги ===
# [http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/ISLR%20Sixth%20Printing.pdf James, Witten, Hastie, Tibshirani — An Introduction to Statistical Learning]
# [http://www.springer.com/br/book/9780387310732 Bishop — Pattern Recognition and Machine Learning (первые главы)]
# [http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%97%D0%B0%D0%B3%D0%BB%D0%B0%D0%B2%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%86%D0%B0 MachineLearning.ru]
# [https://www.kaggle.com/ Kaggle]
# [http://archive.ics.uci.edu/ml/ UCI Repo]
# [http://www.r2d3.us/visual-intro-to-machine-learning-part-1/ Visual Intro to ML]

=== Онлайн курсы ===
# [https://www.coursera.org/learn/machine-learning Andrew Ng's Course]
# [https://www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning Introduction to ML]
# [https://www.dataquest.io/ Learning Data Science with Python]
# [https://www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning Курс от ВШЭ]
# [http://habrahabr.ru/post/248069/ Обзор МООС Курсов]

Современные методы машинного обучения (курс майнора) ИАД3-7

2016-10-20T14:40:40Z

Agrachev: /* Домашние Задания */

__TOC__
== Майнор по курсу "Современные методы машинного обучения" - 2016/2017 учебный год - ИАД-3 и ИАД-7==

На данной странице будут вывешиваться последние новости и материалы для семинарских занятий групп ИАД-3 и ИАД-7

Семинарист: [[Участник:Agrachev | Артем Грачев]] 
Почта наших групп: hse.minor.aml.2016.iad37@gmail.com 
Можете обращаться по любым вопросам 
При обращении по почте, начинайте тему письма со слов ''[Майнор ИАД-N]'', где N - номер группы.

''' [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%A1%D0%BE%D0%B2%D1%80%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D1%8B_%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F_(%D0%BA%D1%83%D1%80%D1%81_%D0%BC%D0%B0%D0%B9%D0%BD%D0%BE%D1%80%D0%B0) Страница] курса''' 

Вы можете оставить анонимный отзыв:
[https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSeuRInJOJ6qaTZ4I6ceMi5_Qh54iNv_YVhgdhI2L-YRJHl1HA/viewform GoogleForm]

== Семинары ==
'''1) 15 Сентября 2016:''' Метод опорных векторов. Ядра. 
[https://github.com/grafft/hse-tasks/blob/master/minor-aml-16/sem1/1%20SVM-sem.ipynb IPython Notebook] 

'''2) 22 Сентября 2016:''' Оптимизация. Градиентный спуск. 
[https://github.com/shahurik/hse-minor-ml/blob/master/seminar-2/2_gradient_descent.ipynb Data&Notebook] 
[https://drive.google.com/file/d/0Bxdto9RRxaqMSHNzdXJoanpEejQ/view?usp=sharing GradDesc_LinReg] 
[http://sebastianruder.com/optimizing-gradient-descent/index.html An overview of gradient descent optimization algorithms ] 
[http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4_%D1%81%D1%82%D0%BE%D1%85%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%B4%D0%B8%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%B0 Стохастический градиент на machinelearning.ru]

'''3) 29 Сентября 2016:''' Предобработка данных. 
[http://bit.ly/2dtjsRz Notebook] 

'''4) 6 Октября 2016:''' Нейронные сети. Введение. 
[https://www.tensorflow.org/versions/r0.11/get_started/os_setup.html#download-and-setup Tensorflow install] 
[https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples Tensorflow examples] 

'''5) 13 Октября 2016:''' Бустинг. 
[https://drive.google.com/file/d/0Bxdto9RRxaqMX0RkTXJ0djF5WXc/view?usp=sharing Notebook]

'''20 Октября 2016 семинар отменен! Следите за дальнейшними обновлениями.''' 

== Домашние Задания ==
[ ДЗ 1.] ''Срок - 30 Сентября 2016'' 
[https://github.com/shahurik/hse-minor-ml/tree/master/hw-1 Формулировка и данные] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-1]'', где N -- номер группы 
'''UPD! Срок сдачи продлен до 2 октября 2016 года''' 

[ ДЗ 2.] ''Срок - 23 Октября 2016'' 
[https://drive.google.com/open?id=0Bxdto9RRxaqMdG84LWgxSzhmSFU Формулировка и данные] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-2]'', где N -- номер группы 

== Результаты ==
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1lD3Ax4qG4wlZ1O8VVgr25TR2aaAcVdQJkS-XaRl6FLM/edit#gid=0 GoogleDoc]

== Полезные ссылки ==

=== Python ===
# [https://www.pkimber.net/open/_downloads/pep8_cheat.pdf PEP-8 Code Style Guide Cheat-sheet]
# [http://www.tutorialspoint.com/python/ Python Tutorials Point]
# [http://matplotlib.org/users/pyplot_tutorial.html Matplotlib Tutorial]
# [http://sebastianraschka.com/Articles/2014_matrix_cheatsheet_table.html Matrix Manipulation Cheat-sheet]
# [http://ipython.org/notebook.html Ipython Notebook]
# [http://beakernotebook.com/ Beaker Notebook]
# [https://www.yhat.com/products/rodeo yhat Rodeo]

=== Ресурсы и книги ===
# [http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/ISLR%20Sixth%20Printing.pdf James, Witten, Hastie, Tibshirani — An Introduction to Statistical Learning]
# [http://www.springer.com/br/book/9780387310732 Bishop — Pattern Recognition and Machine Learning (первые главы)]
# [http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%97%D0%B0%D0%B3%D0%BB%D0%B0%D0%B2%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%86%D0%B0 MachineLearning.ru]
# [https://www.kaggle.com/ Kaggle]
# [http://archive.ics.uci.edu/ml/ UCI Repo]
# [http://www.r2d3.us/visual-intro-to-machine-learning-part-1/ Visual Intro to ML]

=== Онлайн курсы ===
# [https://www.coursera.org/learn/machine-learning Andrew Ng's Course]
# [https://www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning Introduction to ML]
# [https://www.dataquest.io/ Learning Data Science with Python]
# [https://www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning Курс от ВШЭ]
# [http://habrahabr.ru/post/248069/ Обзор МООС Курсов]

Современные методы машинного обучения (курс майнора) ИАД3-7

2016-10-19T18:16:15Z

Agrachev: /* Семинары */

__TOC__
== Майнор по курсу "Современные методы машинного обучения" - 2016/2017 учебный год - ИАД-3 и ИАД-7==

На данной странице будут вывешиваться последние новости и материалы для семинарских занятий групп ИАД-3 и ИАД-7

Семинарист: [[Участник:Agrachev | Артем Грачев]] 
Почта наших групп: hse.minor.aml.2016.iad37@gmail.com 
Можете обращаться по любым вопросам 
При обращении по почте, начинайте тему письма со слов ''[Майнор ИАД-N]'', где N - номер группы.

''' [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%A1%D0%BE%D0%B2%D1%80%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D1%8B_%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F_(%D0%BA%D1%83%D1%80%D1%81_%D0%BC%D0%B0%D0%B9%D0%BD%D0%BE%D1%80%D0%B0) Страница] курса''' 

Вы можете оставить анонимный отзыв:
[https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSeuRInJOJ6qaTZ4I6ceMi5_Qh54iNv_YVhgdhI2L-YRJHl1HA/viewform GoogleForm]

== Семинары ==
'''1) 15 Сентября 2016:''' Метод опорных векторов. Ядра. 
[https://github.com/grafft/hse-tasks/blob/master/minor-aml-16/sem1/1%20SVM-sem.ipynb IPython Notebook] 

'''2) 22 Сентября 2016:''' Оптимизация. Градиентный спуск. 
[https://github.com/shahurik/hse-minor-ml/blob/master/seminar-2/2_gradient_descent.ipynb Data&Notebook] 
[https://drive.google.com/file/d/0Bxdto9RRxaqMSHNzdXJoanpEejQ/view?usp=sharing GradDesc_LinReg] 
[http://sebastianruder.com/optimizing-gradient-descent/index.html An overview of gradient descent optimization algorithms ] 
[http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4_%D1%81%D1%82%D0%BE%D1%85%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%B4%D0%B8%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%B0 Стохастический градиент на machinelearning.ru]

'''3) 29 Сентября 2016:''' Предобработка данных. 
[http://bit.ly/2dtjsRz Notebook] 

'''4) 6 Октября 2016:''' Нейронные сети. Введение. 
[https://www.tensorflow.org/versions/r0.11/get_started/os_setup.html#download-and-setup Tensorflow install] 
[https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples Tensorflow examples] 

'''5) 13 Октября 2016:''' Бустинг. 
[https://drive.google.com/file/d/0Bxdto9RRxaqMX0RkTXJ0djF5WXc/view?usp=sharing Notebook]

'''20 Октября 2016 семинар отменен! Следите за дальнейшними обновлениями.''' 

== Домашние Задания ==
[ ДЗ 1.] ''Срок - 30 Сентября 2016'' 
[https://github.com/shahurik/hse-minor-ml/tree/master/hw-1 Формулировка и данные] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-1]'', где N -- номер группы 
'''UPD! Срок сдачи продлен до 2 октября 2016 года''' 

[ ДЗ 2.] ''Срок - 23 Октября 2016'' 
[https://drive.google.com/file/d/0Bxdto9RRxaqMOEt1dnQyQTJaOXc/view?usp=sharing Формулировка и данные] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-2]'', где N -- номер группы 

== Результаты ==
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1lD3Ax4qG4wlZ1O8VVgr25TR2aaAcVdQJkS-XaRl6FLM/edit#gid=0 GoogleDoc]

== Полезные ссылки ==

=== Python ===
# [https://www.pkimber.net/open/_downloads/pep8_cheat.pdf PEP-8 Code Style Guide Cheat-sheet]
# [http://www.tutorialspoint.com/python/ Python Tutorials Point]
# [http://matplotlib.org/users/pyplot_tutorial.html Matplotlib Tutorial]
# [http://sebastianraschka.com/Articles/2014_matrix_cheatsheet_table.html Matrix Manipulation Cheat-sheet]
# [http://ipython.org/notebook.html Ipython Notebook]
# [http://beakernotebook.com/ Beaker Notebook]
# [https://www.yhat.com/products/rodeo yhat Rodeo]

=== Ресурсы и книги ===
# [http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/ISLR%20Sixth%20Printing.pdf James, Witten, Hastie, Tibshirani — An Introduction to Statistical Learning]
# [http://www.springer.com/br/book/9780387310732 Bishop — Pattern Recognition and Machine Learning (первые главы)]
# [http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%97%D0%B0%D0%B3%D0%BB%D0%B0%D0%B2%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%86%D0%B0 MachineLearning.ru]
# [https://www.kaggle.com/ Kaggle]
# [http://archive.ics.uci.edu/ml/ UCI Repo]
# [http://www.r2d3.us/visual-intro-to-machine-learning-part-1/ Visual Intro to ML]

=== Онлайн курсы ===
# [https://www.coursera.org/learn/machine-learning Andrew Ng's Course]
# [https://www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning Introduction to ML]
# [https://www.dataquest.io/ Learning Data Science with Python]
# [https://www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning Курс от ВШЭ]
# [http://habrahabr.ru/post/248069/ Обзор МООС Курсов]

Современные методы машинного обучения (курс майнора) ИАД3-7

2016-10-19T18:15:10Z

Agrachev: /* Майнор по курсу "Современные методы машинного обучения" - 2016/2017 учебный год - ИАД-3 и ИАД-7 */

__TOC__
== Майнор по курсу "Современные методы машинного обучения" - 2016/2017 учебный год - ИАД-3 и ИАД-7==

На данной странице будут вывешиваться последние новости и материалы для семинарских занятий групп ИАД-3 и ИАД-7

Семинарист: [[Участник:Agrachev | Артем Грачев]] 
Почта наших групп: hse.minor.aml.2016.iad37@gmail.com 
Можете обращаться по любым вопросам 
При обращении по почте, начинайте тему письма со слов ''[Майнор ИАД-N]'', где N - номер группы.

''' [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%A1%D0%BE%D0%B2%D1%80%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D1%8B_%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F_(%D0%BA%D1%83%D1%80%D1%81_%D0%BC%D0%B0%D0%B9%D0%BD%D0%BE%D1%80%D0%B0) Страница] курса''' 

Вы можете оставить анонимный отзыв:
[https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSeuRInJOJ6qaTZ4I6ceMi5_Qh54iNv_YVhgdhI2L-YRJHl1HA/viewform GoogleForm]

== Семинары ==
'''1) 15 Сентября 2016:''' Метод опорных векторов. Ядра. 
[https://github.com/grafft/hse-tasks/blob/master/minor-aml-16/sem1/1%20SVM-sem.ipynb IPython Notebook] 

'''2) 22 Сентября 2016:''' Оптимизация. Градиентный спуск. 
[https://github.com/shahurik/hse-minor-ml/blob/master/seminar-2/2_gradient_descent.ipynb Data&Notebook] 
[https://drive.google.com/file/d/0Bxdto9RRxaqMSHNzdXJoanpEejQ/view?usp=sharing GradDesc_LinReg] 
[http://sebastianruder.com/optimizing-gradient-descent/index.html An overview of gradient descent optimization algorithms ] 
[http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4_%D1%81%D1%82%D0%BE%D1%85%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%B4%D0%B8%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%B0 Стохастический градиент на machinelearning.ru]

'''3) 29 Сентября 2016:''' Предобработка данных. 
[http://bit.ly/2dtjsRz Notebook] 

'''4) 6 Октября 2016:''' Нейронные сети. Введение. 
[https://www.tensorflow.org/versions/r0.11/get_started/os_setup.html#download-and-setup Tensorflow install] 
[https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples Tensorflow examples] 

'''5) 13 Октября 2016:''' Бустинг. 
[https://drive.google.com/file/d/0Bxdto9RRxaqMX0RkTXJ0djF5WXc/view?usp=sharing Notebook]

== Домашние Задания ==
[ ДЗ 1.] ''Срок - 30 Сентября 2016'' 
[https://github.com/shahurik/hse-minor-ml/tree/master/hw-1 Формулировка и данные] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-1]'', где N -- номер группы 
'''UPD! Срок сдачи продлен до 2 октября 2016 года''' 

[ ДЗ 2.] ''Срок - 23 Октября 2016'' 
[https://drive.google.com/file/d/0Bxdto9RRxaqMOEt1dnQyQTJaOXc/view?usp=sharing Формулировка и данные] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-2]'', где N -- номер группы 

== Результаты ==
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1lD3Ax4qG4wlZ1O8VVgr25TR2aaAcVdQJkS-XaRl6FLM/edit#gid=0 GoogleDoc]

== Полезные ссылки ==

=== Python ===
# [https://www.pkimber.net/open/_downloads/pep8_cheat.pdf PEP-8 Code Style Guide Cheat-sheet]
# [http://www.tutorialspoint.com/python/ Python Tutorials Point]
# [http://matplotlib.org/users/pyplot_tutorial.html Matplotlib Tutorial]
# [http://sebastianraschka.com/Articles/2014_matrix_cheatsheet_table.html Matrix Manipulation Cheat-sheet]
# [http://ipython.org/notebook.html Ipython Notebook]
# [http://beakernotebook.com/ Beaker Notebook]
# [https://www.yhat.com/products/rodeo yhat Rodeo]

=== Ресурсы и книги ===
# [http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/ISLR%20Sixth%20Printing.pdf James, Witten, Hastie, Tibshirani — An Introduction to Statistical Learning]
# [http://www.springer.com/br/book/9780387310732 Bishop — Pattern Recognition and Machine Learning (первые главы)]
# [http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%97%D0%B0%D0%B3%D0%BB%D0%B0%D0%B2%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%86%D0%B0 MachineLearning.ru]
# [https://www.kaggle.com/ Kaggle]
# [http://archive.ics.uci.edu/ml/ UCI Repo]
# [http://www.r2d3.us/visual-intro-to-machine-learning-part-1/ Visual Intro to ML]

=== Онлайн курсы ===
# [https://www.coursera.org/learn/machine-learning Andrew Ng's Course]
# [https://www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning Introduction to ML]
# [https://www.dataquest.io/ Learning Data Science with Python]
# [https://www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning Курс от ВШЭ]
# [http://habrahabr.ru/post/248069/ Обзор МООС Курсов]

Современные методы машинного обучения (курс майнора) ИАД3-7

2016-10-13T00:24:46Z

Agrachev: /* Семинары */

__TOC__
== Майнор по курсу "Современные методы машинного обучения" - 2016/2017 учебный год - ИАД-3 и ИАД-7==

На данной странице будут вывешиваться последние новости и материалы для семинарских занятий групп ИАД-3 и ИАД-7

Семинарист: [[Участник:Agrachev | Артем Грачев]] 
Почта курса: hse.minor.dm@gmail.com 
По просьбам учащихся отдельная почта для наших групп: hse.minor.aml.2016.iad37@gmail.com 
Можете писать на любую из них 
При обращении по почте, начинайте тему письма со слов ''[Майнор ИАД-N]'', где N - номер группы.

''' [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%A1%D0%BE%D0%B2%D1%80%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D1%8B_%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F_(%D0%BA%D1%83%D1%80%D1%81_%D0%BC%D0%B0%D0%B9%D0%BD%D0%BE%D1%80%D0%B0) Страница] курса''' 

Вы можете оставить анонимный отзыв:
[https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSeuRInJOJ6qaTZ4I6ceMi5_Qh54iNv_YVhgdhI2L-YRJHl1HA/viewform GoogleForm]

== Семинары ==
'''1) 15 Сентября 2016:''' Метод опорных векторов. Ядра. 
[https://github.com/grafft/hse-tasks/blob/master/minor-aml-16/sem1/1%20SVM-sem.ipynb IPython Notebook] 

'''2) 22 Сентября 2016:''' Оптимизация. Градиентный спуск. 
[https://github.com/shahurik/hse-minor-ml/blob/master/seminar-2/2_gradient_descent.ipynb Data&Notebook] 
[https://drive.google.com/file/d/0Bxdto9RRxaqMSHNzdXJoanpEejQ/view?usp=sharing GradDesc_LinReg] 
[http://sebastianruder.com/optimizing-gradient-descent/index.html An overview of gradient descent optimization algorithms ] 
[http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4_%D1%81%D1%82%D0%BE%D1%85%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%B4%D0%B8%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%B0 Стохастический градиент на machinelearning.ru]

'''3) 29 Сентября 2016:''' Предобработка данных. 
[http://bit.ly/2dtjsRz Notebook] 

'''4) 6 Октября 2016:''' Нейронные сети. Введение. 
[https://www.tensorflow.org/versions/r0.11/get_started/os_setup.html#download-and-setup Tensorflow install] 
[https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples Tensorflow examples] 

'''5) 13 Октября 2016:''' Бустинг. 
[https://drive.google.com/file/d/0Bxdto9RRxaqMX0RkTXJ0djF5WXc/view?usp=sharing Notebook]

== Домашние Задания ==
[ ДЗ 1.] ''Срок - 30 Сентября 2016'' 
[https://github.com/shahurik/hse-minor-ml/tree/master/hw-1 Формулировка и данные] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-1]'', где N -- номер группы 
'''UPD! Срок сдачи продлен до 2 октября 2016 года''' 

[ ДЗ 2.] ''Срок - 23 Октября 2016'' 
[https://drive.google.com/file/d/0Bxdto9RRxaqMOEt1dnQyQTJaOXc/view?usp=sharing Формулировка и данные] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-2]'', где N -- номер группы 

== Результаты ==
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1lD3Ax4qG4wlZ1O8VVgr25TR2aaAcVdQJkS-XaRl6FLM/edit#gid=0 GoogleDoc]

== Полезные ссылки ==

=== Python ===
# [https://www.pkimber.net/open/_downloads/pep8_cheat.pdf PEP-8 Code Style Guide Cheat-sheet]
# [http://www.tutorialspoint.com/python/ Python Tutorials Point]
# [http://matplotlib.org/users/pyplot_tutorial.html Matplotlib Tutorial]
# [http://sebastianraschka.com/Articles/2014_matrix_cheatsheet_table.html Matrix Manipulation Cheat-sheet]
# [http://ipython.org/notebook.html Ipython Notebook]
# [http://beakernotebook.com/ Beaker Notebook]
# [https://www.yhat.com/products/rodeo yhat Rodeo]

=== Ресурсы и книги ===
# [http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/ISLR%20Sixth%20Printing.pdf James, Witten, Hastie, Tibshirani — An Introduction to Statistical Learning]
# [http://www.springer.com/br/book/9780387310732 Bishop — Pattern Recognition and Machine Learning (первые главы)]
# [http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%97%D0%B0%D0%B3%D0%BB%D0%B0%D0%B2%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%86%D0%B0 MachineLearning.ru]
# [https://www.kaggle.com/ Kaggle]
# [http://archive.ics.uci.edu/ml/ UCI Repo]
# [http://www.r2d3.us/visual-intro-to-machine-learning-part-1/ Visual Intro to ML]

=== Онлайн курсы ===
# [https://www.coursera.org/learn/machine-learning Andrew Ng's Course]
# [https://www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning Introduction to ML]
# [https://www.dataquest.io/ Learning Data Science with Python]
# [https://www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning Курс от ВШЭ]
# [http://habrahabr.ru/post/248069/ Обзор МООС Курсов]

Современные методы машинного обучения (курс майнора) ИАД3-7

2016-10-12T03:52:25Z

Agrachev: /* Домашние Задания */

__TOC__
== Майнор по курсу "Современные методы машинного обучения" - 2016/2017 учебный год - ИАД-3 и ИАД-7==

На данной странице будут вывешиваться последние новости и материалы для семинарских занятий групп ИАД-3 и ИАД-7

Семинарист: [[Участник:Agrachev | Артем Грачев]] 
Почта курса: hse.minor.dm@gmail.com 
По просьбам учащихся отдельная почта для наших групп: hse.minor.aml.2016.iad37@gmail.com 
Можете писать на любую из них 
При обращении по почте, начинайте тему письма со слов ''[Майнор ИАД-N]'', где N - номер группы.

''' [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%A1%D0%BE%D0%B2%D1%80%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D1%8B_%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F_(%D0%BA%D1%83%D1%80%D1%81_%D0%BC%D0%B0%D0%B9%D0%BD%D0%BE%D1%80%D0%B0) Страница] курса''' 

Вы можете оставить анонимный отзыв:
[https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSeuRInJOJ6qaTZ4I6ceMi5_Qh54iNv_YVhgdhI2L-YRJHl1HA/viewform GoogleForm]

== Семинары ==
'''1) 15 Сентября 2016:''' Метод опорных векторов. Ядра. 
[https://github.com/grafft/hse-tasks/blob/master/minor-aml-16/sem1/1%20SVM-sem.ipynb IPython Notebook] 

'''2) 22 Сентября 2016:''' Оптимизация. Градиентный спуск. 
[https://github.com/shahurik/hse-minor-ml/blob/master/seminar-2/2_gradient_descent.ipynb Data&Notebook] 
[https://drive.google.com/file/d/0Bxdto9RRxaqMSHNzdXJoanpEejQ/view?usp=sharing GradDesc_LinReg] 
[http://sebastianruder.com/optimizing-gradient-descent/index.html An overview of gradient descent optimization algorithms ] 
[http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4_%D1%81%D1%82%D0%BE%D1%85%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%B4%D0%B8%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%B0 Стохастический градиент на machinelearning.ru]

'''3) 29 Сентября 2016:''' Предобработка данных. 
[http://bit.ly/2dtjsRz Notebook] 

'''4) 6 Октября 2016:''' Нейронные сети. Введение. 
[https://www.tensorflow.org/versions/r0.11/get_started/os_setup.html#download-and-setup Tensorflow install] 
[https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples Tensorflow examples] 

== Домашние Задания ==
[ ДЗ 1.] ''Срок - 30 Сентября 2016'' 
[https://github.com/shahurik/hse-minor-ml/tree/master/hw-1 Формулировка и данные] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-1]'', где N -- номер группы 
'''UPD! Срок сдачи продлен до 2 октября 2016 года''' 

[ ДЗ 2.] ''Срок - 23 Октября 2016'' 
[https://drive.google.com/file/d/0Bxdto9RRxaqMOEt1dnQyQTJaOXc/view?usp=sharing Формулировка и данные] 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-2]'', где N -- номер группы 

== Результаты ==
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1lD3Ax4qG4wlZ1O8VVgr25TR2aaAcVdQJkS-XaRl6FLM/edit#gid=0 GoogleDoc]

== Полезные ссылки ==

=== Python ===
# [https://www.pkimber.net/open/_downloads/pep8_cheat.pdf PEP-8 Code Style Guide Cheat-sheet]
# [http://www.tutorialspoint.com/python/ Python Tutorials Point]
# [http://matplotlib.org/users/pyplot_tutorial.html Matplotlib Tutorial]
# [http://sebastianraschka.com/Articles/2014_matrix_cheatsheet_table.html Matrix Manipulation Cheat-sheet]
# [http://ipython.org/notebook.html Ipython Notebook]
# [http://beakernotebook.com/ Beaker Notebook]
# [https://www.yhat.com/products/rodeo yhat Rodeo]

=== Ресурсы и книги ===
# [http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/ISLR%20Sixth%20Printing.pdf James, Witten, Hastie, Tibshirani — An Introduction to Statistical Learning]
# [http://www.springer.com/br/book/9780387310732 Bishop — Pattern Recognition and Machine Learning (первые главы)]
# [http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%97%D0%B0%D0%B3%D0%BB%D0%B0%D0%B2%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%86%D0%B0 MachineLearning.ru]
# [https://www.kaggle.com/ Kaggle]
# [http://archive.ics.uci.edu/ml/ UCI Repo]
# [http://www.r2d3.us/visual-intro-to-machine-learning-part-1/ Visual Intro to ML]

=== Онлайн курсы ===
# [https://www.coursera.org/learn/machine-learning Andrew Ng's Course]
# [https://www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning Introduction to ML]
# [https://www.dataquest.io/ Learning Data Science with Python]
# [https://www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning Курс от ВШЭ]
# [http://habrahabr.ru/post/248069/ Обзор МООС Курсов]

Современные методы машинного обучения (курс майнора) ИАД3-7

2016-10-12T03:51:02Z

Agrachev:

__TOC__
== Майнор по курсу "Современные методы машинного обучения" - 2016/2017 учебный год - ИАД-3 и ИАД-7==

На данной странице будут вывешиваться последние новости и материалы для семинарских занятий групп ИАД-3 и ИАД-7

Семинарист: [[Участник:Agrachev | Артем Грачев]] 
Почта курса: hse.minor.dm@gmail.com 
По просьбам учащихся отдельная почта для наших групп: hse.minor.aml.2016.iad37@gmail.com 
Можете писать на любую из них 
При обращении по почте, начинайте тему письма со слов ''[Майнор ИАД-N]'', где N - номер группы.

''' [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%A1%D0%BE%D0%B2%D1%80%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D1%8B_%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F_(%D0%BA%D1%83%D1%80%D1%81_%D0%BC%D0%B0%D0%B9%D0%BD%D0%BE%D1%80%D0%B0) Страница] курса''' 

Вы можете оставить анонимный отзыв:
[https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSeuRInJOJ6qaTZ4I6ceMi5_Qh54iNv_YVhgdhI2L-YRJHl1HA/viewform GoogleForm]

== Семинары ==
'''1) 15 Сентября 2016:''' Метод опорных векторов. Ядра. 
[https://github.com/grafft/hse-tasks/blob/master/minor-aml-16/sem1/1%20SVM-sem.ipynb IPython Notebook] 

'''2) 22 Сентября 2016:''' Оптимизация. Градиентный спуск. 
[https://github.com/shahurik/hse-minor-ml/blob/master/seminar-2/2_gradient_descent.ipynb Data&Notebook] 
[https://drive.google.com/file/d/0Bxdto9RRxaqMSHNzdXJoanpEejQ/view?usp=sharing GradDesc_LinReg] 
[http://sebastianruder.com/optimizing-gradient-descent/index.html An overview of gradient descent optimization algorithms ] 
[http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4_%D1%81%D1%82%D0%BE%D1%85%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%B4%D0%B8%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%B0 Стохастический градиент на machinelearning.ru]

'''3) 29 Сентября 2016:''' Предобработка данных. 
[http://bit.ly/2dtjsRz Notebook] 

'''4) 6 Октября 2016:''' Нейронные сети. Введение. 
[https://www.tensorflow.org/versions/r0.11/get_started/os_setup.html#download-and-setup Tensorflow install] 
[https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples Tensorflow examples] 

== Домашние Задания ==
[https://github.com/shahurik/hse-minor-ml/tree/master/hw-1 Формулировка и данные]
[ ДЗ 1.] ''Срок - 30 Сентября 2016'' 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-1]'', где N -- номер группы 
'''UPD! Срок сдачи продлен до 2 октября 2016 года''' 

[https://drive.google.com/file/d/0Bxdto9RRxaqMOEt1dnQyQTJaOXc/view?usp=sharing Формулировка и данные]
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-2]'', где N -- номер группы 

== Результаты ==
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1lD3Ax4qG4wlZ1O8VVgr25TR2aaAcVdQJkS-XaRl6FLM/edit#gid=0 GoogleDoc]

== Полезные ссылки ==

=== Python ===
# [https://www.pkimber.net/open/_downloads/pep8_cheat.pdf PEP-8 Code Style Guide Cheat-sheet]
# [http://www.tutorialspoint.com/python/ Python Tutorials Point]
# [http://matplotlib.org/users/pyplot_tutorial.html Matplotlib Tutorial]
# [http://sebastianraschka.com/Articles/2014_matrix_cheatsheet_table.html Matrix Manipulation Cheat-sheet]
# [http://ipython.org/notebook.html Ipython Notebook]
# [http://beakernotebook.com/ Beaker Notebook]
# [https://www.yhat.com/products/rodeo yhat Rodeo]

=== Ресурсы и книги ===
# [http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/ISLR%20Sixth%20Printing.pdf James, Witten, Hastie, Tibshirani — An Introduction to Statistical Learning]
# [http://www.springer.com/br/book/9780387310732 Bishop — Pattern Recognition and Machine Learning (первые главы)]
# [http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%97%D0%B0%D0%B3%D0%BB%D0%B0%D0%B2%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%86%D0%B0 MachineLearning.ru]
# [https://www.kaggle.com/ Kaggle]
# [http://archive.ics.uci.edu/ml/ UCI Repo]
# [http://www.r2d3.us/visual-intro-to-machine-learning-part-1/ Visual Intro to ML]

=== Онлайн курсы ===
# [https://www.coursera.org/learn/machine-learning Andrew Ng's Course]
# [https://www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning Introduction to ML]
# [https://www.dataquest.io/ Learning Data Science with Python]
# [https://www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning Курс от ВШЭ]
# [http://habrahabr.ru/post/248069/ Обзор МООС Курсов]

Современные методы машинного обучения (курс майнора) ИАД3-7

2016-10-09T15:17:36Z

Agrachev:

__TOC__
== Майнор по курсу "Современные методы машинного обучения" - 2016/2017 учебный год - ИАД-3 и ИАД-7==

На данной странице будут вывешиваться последние новости и материалы для семинарских занятий групп ИАД-3 и ИАД-7

Семинарист: [[Участник:Agrachev | Артем Грачев]] 
Почта курса: hse.minor.dm@gmail.com 
По просьбам учащихся отдельная почта для наших групп: hse.minor.aml.2016.iad37@gmail.com 
Можете писать на любую из них 
При обращении по почте, начинайте тему письма со слов ''[Майнор ИАД-N]'', где N - номер группы.

''' [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%A1%D0%BE%D0%B2%D1%80%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D1%8B_%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F_(%D0%BA%D1%83%D1%80%D1%81_%D0%BC%D0%B0%D0%B9%D0%BD%D0%BE%D1%80%D0%B0) Страница] курса''' 

Вы можете оставить анонимный отзыв:
[https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSeuRInJOJ6qaTZ4I6ceMi5_Qh54iNv_YVhgdhI2L-YRJHl1HA/viewform GoogleForm]

== Семинары ==
'''1) 15 Сентября 2016:''' Метод опорных векторов. Ядра. 
[https://github.com/grafft/hse-tasks/blob/master/minor-aml-16/sem1/1%20SVM-sem.ipynb IPython Notebook] 

'''2) 22 Сентября 2016:''' Оптимизация. Градиентный спуск. 
[https://github.com/shahurik/hse-minor-ml/blob/master/seminar-2/2_gradient_descent.ipynb Data&Notebook] 
[https://drive.google.com/file/d/0Bxdto9RRxaqMSHNzdXJoanpEejQ/view?usp=sharing GradDesc_LinReg] 
[http://sebastianruder.com/optimizing-gradient-descent/index.html An overview of gradient descent optimization algorithms ] 
[http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4_%D1%81%D1%82%D0%BE%D1%85%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%B4%D0%B8%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%B0 Стохастический градиент на machinelearning.ru]

'''3) 29 Сентября 2016:''' Предобработка данных. 
[http://bit.ly/2dtjsRz Notebook] 

'''4) 6 Октября 2016:''' Нейронные сети. Введение. 
[https://www.tensorflow.org/versions/r0.11/get_started/os_setup.html#download-and-setup Tensorflow install] 
[https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples Tensorflow examples] 

== Домашние Задания ==
[https://github.com/shahurik/hse-minor-ml/tree/master/hw-1 Формулировка и данные]
[ ДЗ 1.] ''Срок - 30 Сентября 2016'' 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-1]'', где N -- номер группы 
'''UPD! Срок сдачи продлен до 2 октября 2016 года'''

== Результаты ==
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1lD3Ax4qG4wlZ1O8VVgr25TR2aaAcVdQJkS-XaRl6FLM/edit#gid=0 GoogleDoc]

== Полезные ссылки ==

=== Python ===
# [https://www.pkimber.net/open/_downloads/pep8_cheat.pdf PEP-8 Code Style Guide Cheat-sheet]
# [http://www.tutorialspoint.com/python/ Python Tutorials Point]
# [http://matplotlib.org/users/pyplot_tutorial.html Matplotlib Tutorial]
# [http://sebastianraschka.com/Articles/2014_matrix_cheatsheet_table.html Matrix Manipulation Cheat-sheet]
# [http://ipython.org/notebook.html Ipython Notebook]
# [http://beakernotebook.com/ Beaker Notebook]
# [https://www.yhat.com/products/rodeo yhat Rodeo]

=== Ресурсы и книги ===
# [http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/ISLR%20Sixth%20Printing.pdf James, Witten, Hastie, Tibshirani — An Introduction to Statistical Learning]
# [http://www.springer.com/br/book/9780387310732 Bishop — Pattern Recognition and Machine Learning (первые главы)]
# [http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%97%D0%B0%D0%B3%D0%BB%D0%B0%D0%B2%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%86%D0%B0 MachineLearning.ru]
# [https://www.kaggle.com/ Kaggle]
# [http://archive.ics.uci.edu/ml/ UCI Repo]
# [http://www.r2d3.us/visual-intro-to-machine-learning-part-1/ Visual Intro to ML]

=== Онлайн курсы ===
# [https://www.coursera.org/learn/machine-learning Andrew Ng's Course]
# [https://www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning Introduction to ML]
# [https://www.dataquest.io/ Learning Data Science with Python]
# [https://www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning Курс от ВШЭ]
# [http://habrahabr.ru/post/248069/ Обзор МООС Курсов]

Современные методы машинного обучения (курс майнора) ИАД3-7

2016-10-09T14:49:00Z

Agrachev:

__TOC__
== Майнор по курсу "Современные методы машинного обучения" - 2016/2017 учебный год - ИАД-3 и ИАД-7==

На данной странице будут вывешиваться последние новости и материалы для семинарских занятий групп ИАД-3 и ИАД-7

Семинарист: [[Участник:Agrachev | Артем Грачев]] 
Почта курса: hse.minor.dm@gmail.com 
По просьбам учащихся отдельная почта для наших групп: hse.minor.aml.2016.iad37@gmail.com 
Можете писать на любую из них 
При обращении по почте, начинайте тему письма со слов ''[Майнор ИАД-N]'', где N - номер группы.

''' [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%A1%D0%BE%D0%B2%D1%80%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D1%8B_%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F_(%D0%BA%D1%83%D1%80%D1%81_%D0%BC%D0%B0%D0%B9%D0%BD%D0%BE%D1%80%D0%B0) Страница] курса''' 

Вы можете оставить анонимный отзыв:
[https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSeuRInJOJ6qaTZ4I6ceMi5_Qh54iNv_YVhgdhI2L-YRJHl1HA/viewform GoogleForm]

== Семинары ==
'''1) 15 Сентября 2016:''' Метод опорных векторов. Ядра. 
[https://github.com/grafft/hse-tasks/blob/master/minor-aml-16/sem1/1%20SVM-sem.ipynb IPython Notebook] 

'''2) 22 Сентября 2016:''' Оптимизация. Градиентный спуск. 
[https://github.com/shahurik/hse-minor-ml/blob/master/seminar-2/2_gradient_descent.ipynb Data&Notebook] 
[https://drive.google.com/file/d/0Bxdto9RRxaqMSHNzdXJoanpEejQ/view?usp=sharing GradDesc_LinReg] 
[http://sebastianruder.com/optimizing-gradient-descent/index.html An overview of gradient descent optimization algorithms ] 
[http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4_%D1%81%D1%82%D0%BE%D1%85%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%B4%D0%B8%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%B0 Стохастический градиент на machinelearning.ru]

'''3) 29 Сентября 2016:''' Предобработка данных. 
[http://bit.ly/2dtjsRz Notebook] 

'''4) 6 Октября 2016:''' Нейронные сети. Введение. 
[https://www.tensorflow.org/versions/r0.11/get_started/os_setup.html#download-and-setup Tensorflow install] 
[https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples Tensorflow examples] 

== Домашние Задания ==
[https://github.com/shahurik/hse-minor-ml/tree/master/hw-1 Формулировка и данные]
[ ДЗ 1.] ''Срок - 30 Сентября 2016'' 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-1]'', где N -- номер группы 
'''UPD! Срок сдачи продлен до 2 октября 2016 года'''

== Полезные ссылки ==

=== Python ===
# [https://www.pkimber.net/open/_downloads/pep8_cheat.pdf PEP-8 Code Style Guide Cheat-sheet]
# [http://www.tutorialspoint.com/python/ Python Tutorials Point]
# [http://matplotlib.org/users/pyplot_tutorial.html Matplotlib Tutorial]
# [http://sebastianraschka.com/Articles/2014_matrix_cheatsheet_table.html Matrix Manipulation Cheat-sheet]
# [http://ipython.org/notebook.html Ipython Notebook]
# [http://beakernotebook.com/ Beaker Notebook]
# [https://www.yhat.com/products/rodeo yhat Rodeo]

=== Ресурсы и книги ===
# [http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/ISLR%20Sixth%20Printing.pdf James, Witten, Hastie, Tibshirani — An Introduction to Statistical Learning]
# [http://www.springer.com/br/book/9780387310732 Bishop — Pattern Recognition and Machine Learning (первые главы)]
# [http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%97%D0%B0%D0%B3%D0%BB%D0%B0%D0%B2%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%86%D0%B0 MachineLearning.ru]
# [https://www.kaggle.com/ Kaggle]
# [http://archive.ics.uci.edu/ml/ UCI Repo]
# [http://www.r2d3.us/visual-intro-to-machine-learning-part-1/ Visual Intro to ML]

=== Онлайн курсы ===
# [https://www.coursera.org/learn/machine-learning Andrew Ng's Course]
# [https://www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning Introduction to ML]
# [https://www.dataquest.io/ Learning Data Science with Python]
# [https://www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning Курс от ВШЭ]
# [http://habrahabr.ru/post/248069/ Обзор МООС Курсов]

Современные методы машинного обучения (курс майнора) ИАД3-7

2016-10-04T21:59:48Z

Agrachev:

__TOC__
== Майнор по курсу "Современные методы машинного обучения" - 2016/2017 учебный год - ИАД-3 и ИАД-7==

На данной странице будут вывешиваться последние новости и материалы для семинарских занятий групп ИАД-3 и ИАД-7

Семинарист: [[Участник:Agrachev | Артем Грачев]] 
Почта курса: hse.minor.dm@gmail.com 
По просьбам учащихся отдельная почта для наших групп: hse.minor.aml.2016.iad37@gmail.com 
Можете писать на любую из них 
При обращении по почте, начинайте тему письма со слов ''[Майнор ИАД-N]'', где N - номер группы.

''' [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%A1%D0%BE%D0%B2%D1%80%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D1%8B_%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F_(%D0%BA%D1%83%D1%80%D1%81_%D0%BC%D0%B0%D0%B9%D0%BD%D0%BE%D1%80%D0%B0) Страница] курса''' 

Вы можете оставить анонимный отзыв:
[https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSeuRInJOJ6qaTZ4I6ceMi5_Qh54iNv_YVhgdhI2L-YRJHl1HA/viewform GoogleForm]

== Семинары ==
'''1) 15 Сентября 2016:''' Метод опорных векторов. Ядра. 
[https://github.com/grafft/hse-tasks/blob/master/minor-aml-16/sem1/1%20SVM-sem.ipynb IPython Notebook] 

'''2) 22 Сентября 2016:''' Оптимизация. Градиентный спуск. 
[https://github.com/shahurik/hse-minor-ml/blob/master/seminar-2/2_gradient_descent.ipynb Data&Notebook] 
[https://drive.google.com/file/d/0Bxdto9RRxaqMSHNzdXJoanpEejQ/view?usp=sharing GradDesc_LinReg] 
[http://sebastianruder.com/optimizing-gradient-descent/index.html An overview of gradient descent optimization algorithms ] 
[http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4_%D1%81%D1%82%D0%BE%D1%85%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%B4%D0%B8%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%B0 Стохастический градиент на machinelearning.ru]

'''3) 29 Сентября 2016:''' Предобработка данных. 
[http://bit.ly/2dtjsRz Notebook] 

== Домашние Задания ==
[https://github.com/shahurik/hse-minor-ml/tree/master/hw-1 Формулировка и данные]
[ ДЗ 1.] ''Срок - 30 Сентября 2016'' 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-1]'', где N -- номер группы 
'''UPD! Срок сдачи продлен до 2 октября 2016 года'''

== Полезные ссылки ==

=== Python ===
# [https://www.pkimber.net/open/_downloads/pep8_cheat.pdf PEP-8 Code Style Guide Cheat-sheet]
# [http://www.tutorialspoint.com/python/ Python Tutorials Point]
# [http://matplotlib.org/users/pyplot_tutorial.html Matplotlib Tutorial]
# [http://sebastianraschka.com/Articles/2014_matrix_cheatsheet_table.html Matrix Manipulation Cheat-sheet]
# [http://ipython.org/notebook.html Ipython Notebook]
# [http://beakernotebook.com/ Beaker Notebook]
# [https://www.yhat.com/products/rodeo yhat Rodeo]

=== Ресурсы и книги ===
# [http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/ISLR%20Sixth%20Printing.pdf James, Witten, Hastie, Tibshirani — An Introduction to Statistical Learning]
# [http://www.springer.com/br/book/9780387310732 Bishop — Pattern Recognition and Machine Learning (первые главы)]
# [http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%97%D0%B0%D0%B3%D0%BB%D0%B0%D0%B2%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%86%D0%B0 MachineLearning.ru]
# [https://www.kaggle.com/ Kaggle]
# [http://archive.ics.uci.edu/ml/ UCI Repo]
# [http://www.r2d3.us/visual-intro-to-machine-learning-part-1/ Visual Intro to ML]

=== Онлайн курсы ===
# [https://www.coursera.org/learn/machine-learning Andrew Ng's Course]
# [https://www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning Introduction to ML]
# [https://www.dataquest.io/ Learning Data Science with Python]
# [https://www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning Курс от ВШЭ]
# [http://habrahabr.ru/post/248069/ Обзор МООС Курсов]

Современные методы машинного обучения (курс майнора) ИАД3-7

2016-10-02T16:53:02Z

Agrachev:

__TOC__
== Майнор по курсу "Современные методы машинного обучения" - 2016/2017 учебный год - ИАД-3 и ИАД-7==

На данной странице будут вывешиваться последние новости и материалы для семинарских занятий групп ИАД-3 и ИАД-7

Семинарист: [[Участник:Agrachev | Артем Грачев]] 
Почта курса: hse.minor.dm@gmail.com 
По просьбам учащихся отдельная почта для наших групп: hse.minor.aml.2016.iad37@gmail.com 
Можете писать на любую из них 
При обращении по почте, начинайте тему письма со слов ''[Майнор ИАД-N]'', где N - номер группы.

''' [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%A1%D0%BE%D0%B2%D1%80%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D1%8B_%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F_(%D0%BA%D1%83%D1%80%D1%81_%D0%BC%D0%B0%D0%B9%D0%BD%D0%BE%D1%80%D0%B0) Страница] курса''' 

Вы можете оставить анонимный отзыв:
[https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSeuRInJOJ6qaTZ4I6ceMi5_Qh54iNv_YVhgdhI2L-YRJHl1HA/viewform GoogleForm]

== Семинары ==
'''1) 15 Сентября 2016:''' Метод опорных векторов. Ядра. 
[https://github.com/grafft/hse-tasks/blob/master/minor-aml-16/sem1/1%20SVM-sem.ipynb IPython Notebook] 

'''2) 22 Сентября 2016:''' Оптимизация. Градиентный спуск. 
[https://github.com/shahurik/hse-minor-ml/blob/master/seminar-2/2_gradient_descent.ipynb Data&Notebook] 
[http://sebastianruder.com/optimizing-gradient-descent/index.html An overview of gradient descent optimization algorithms ] 
[http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4_%D1%81%D1%82%D0%BE%D1%85%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%B4%D0%B8%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%B0 Стохастический градиент на machinelearning.ru]

'''3) 29 Сентября 2016:''' Предобработка данных. 
[http://bit.ly/2dtjsRz Notebook] 

== Домашние Задания ==
[https://github.com/shahurik/hse-minor-ml/tree/master/hw-1 Формулировка и данные]
[ ДЗ 1.] ''Срок - 30 Сентября 2016'' 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-1]'', где N -- номер группы 
'''UPD! Срок сдачи продлен до 2 октября 2016 года'''

== Полезные ссылки ==

=== Python ===
# [https://www.pkimber.net/open/_downloads/pep8_cheat.pdf PEP-8 Code Style Guide Cheat-sheet]
# [http://www.tutorialspoint.com/python/ Python Tutorials Point]
# [http://matplotlib.org/users/pyplot_tutorial.html Matplotlib Tutorial]
# [http://sebastianraschka.com/Articles/2014_matrix_cheatsheet_table.html Matrix Manipulation Cheat-sheet]
# [http://ipython.org/notebook.html Ipython Notebook]
# [http://beakernotebook.com/ Beaker Notebook]
# [https://www.yhat.com/products/rodeo yhat Rodeo]

=== Ресурсы и книги ===
# [http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/ISLR%20Sixth%20Printing.pdf James, Witten, Hastie, Tibshirani — An Introduction to Statistical Learning]
# [http://www.springer.com/br/book/9780387310732 Bishop — Pattern Recognition and Machine Learning (первые главы)]
# [http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%97%D0%B0%D0%B3%D0%BB%D0%B0%D0%B2%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%86%D0%B0 MachineLearning.ru]
# [https://www.kaggle.com/ Kaggle]
# [http://archive.ics.uci.edu/ml/ UCI Repo]
# [http://www.r2d3.us/visual-intro-to-machine-learning-part-1/ Visual Intro to ML]

=== Онлайн курсы ===
# [https://www.coursera.org/learn/machine-learning Andrew Ng's Course]
# [https://www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning Introduction to ML]
# [https://www.dataquest.io/ Learning Data Science with Python]
# [https://www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning Курс от ВШЭ]
# [http://habrahabr.ru/post/248069/ Обзор МООС Курсов]

Современные методы машинного обучения (курс майнора) ИАД3-7

2016-10-02T16:52:46Z

Agrachev: /* Семинары */

__TOC__
== Майнор по курсу "Современные методы машинного обучения" - 2016/2017 учебный год - ИАД-3 и ИАД-7==

На данной странице будут вывешиваться последние новости и материалы для семинарских занятий групп ИАД-3 и ИАД-7

Семинарист: [[Участник:Agrachev | Артем Грачев]] 
Почта курса: hse.minor.dm@gmail.com 
По просьбам учащихся отдельная почта для наших групп: hse.minor.aml.2016.iad37@gmail.com 
Можете писать на любую из них 
При обращении по почте, начинайте тему письма со слов ''[Майнор ИАД-N]'', где N - номер группы.

''' [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%A1%D0%BE%D0%B2%D1%80%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D1%8B_%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F_(%D0%BA%D1%83%D1%80%D1%81_%D0%BC%D0%B0%D0%B9%D0%BD%D0%BE%D1%80%D0%B0) Страница] курса''' 

Вы можете оставить анонимный отзыв:
[https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSeuRInJOJ6qaTZ4I6ceMi5_Qh54iNv_YVhgdhI2L-YRJHl1HA/viewform GoogleForm]

== Семинары ==
'''1) 15 Сентября 2016:''' Метод опорных векторов. Ядра. 
[https://github.com/grafft/hse-tasks/blob/master/minor-aml-16/sem1/1%20SVM-sem.ipynb IPython Notebook] 

'''2) 22 Сентября 2016:''' Оптимизация. Градиентный спуск. 
[https://github.com/shahurik/hse-minor-ml/blob/master/seminar-2/2_gradient_descent.ipynb Data&Notebook] 
[http://sebastianruder.com/optimizing-gradient-descent/index.html An overview of gradient descent optimization algorithms ] 
[http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4_%D1%81%D1%82%D0%BE%D1%85%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%B4%D0%B8%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%B0 Стохастический градиент на machinelearning.ru]

'''3) 29 Сентября 2016:''' Предобработка данных. 
[[http://bit.ly/2dtjsRz Notebook]] 

== Домашние Задания ==
[https://github.com/shahurik/hse-minor-ml/tree/master/hw-1 Формулировка и данные]
[ ДЗ 1.] ''Срок - 30 Сентября 2016'' 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-1]'', где N -- номер группы 
'''UPD! Срок сдачи продлен до 2 октября 2016 года'''

== Полезные ссылки ==

=== Python ===
# [https://www.pkimber.net/open/_downloads/pep8_cheat.pdf PEP-8 Code Style Guide Cheat-sheet]
# [http://www.tutorialspoint.com/python/ Python Tutorials Point]
# [http://matplotlib.org/users/pyplot_tutorial.html Matplotlib Tutorial]
# [http://sebastianraschka.com/Articles/2014_matrix_cheatsheet_table.html Matrix Manipulation Cheat-sheet]
# [http://ipython.org/notebook.html Ipython Notebook]
# [http://beakernotebook.com/ Beaker Notebook]
# [https://www.yhat.com/products/rodeo yhat Rodeo]

=== Ресурсы и книги ===
# [http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/ISLR%20Sixth%20Printing.pdf James, Witten, Hastie, Tibshirani — An Introduction to Statistical Learning]
# [http://www.springer.com/br/book/9780387310732 Bishop — Pattern Recognition and Machine Learning (первые главы)]
# [http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%97%D0%B0%D0%B3%D0%BB%D0%B0%D0%B2%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%86%D0%B0 MachineLearning.ru]
# [https://www.kaggle.com/ Kaggle]
# [http://archive.ics.uci.edu/ml/ UCI Repo]
# [http://www.r2d3.us/visual-intro-to-machine-learning-part-1/ Visual Intro to ML]

=== Онлайн курсы ===
# [https://www.coursera.org/learn/machine-learning Andrew Ng's Course]
# [https://www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning Introduction to ML]
# [https://www.dataquest.io/ Learning Data Science with Python]
# [https://www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning Курс от ВШЭ]
# [http://habrahabr.ru/post/248069/ Обзор МООС Курсов]

Современные методы машинного обучения (курс майнора) ИАД3-7

2016-10-01T19:06:21Z

Agrachev:

__TOC__
== Майнор по курсу "Современные методы машинного обучения" - 2016/2017 учебный год - ИАД-3 и ИАД-7==

На данной странице будут вывешиваться последние новости и материалы для семинарских занятий групп ИАД-3 и ИАД-7

Семинарист: [[Участник:Agrachev | Артем Грачев]] 
Почта курса: hse.minor.dm@gmail.com 
По просьбам учащихся отдельная почта для наших групп: hse.minor.aml.2016.iad37@gmail.com 
Можете писать на любую из них 
При обращении по почте, начинайте тему письма со слов ''[Майнор ИАД-N]'', где N - номер группы.

''' [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%A1%D0%BE%D0%B2%D1%80%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D1%8B_%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F_(%D0%BA%D1%83%D1%80%D1%81_%D0%BC%D0%B0%D0%B9%D0%BD%D0%BE%D1%80%D0%B0) Страница] курса''' 

Вы можете оставить анонимный отзыв:
[https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSeuRInJOJ6qaTZ4I6ceMi5_Qh54iNv_YVhgdhI2L-YRJHl1HA/viewform GoogleForm]

== Семинары ==
'''1) 15 Сентября 2016:''' Метод опорных векторов. Ядра. 
[https://github.com/grafft/hse-tasks/blob/master/minor-aml-16/sem1/1%20SVM-sem.ipynb IPython Notebook] 

'''2) 22 Сентября 2016:''' Оптимизация. Градиентный спуск. 
[https://github.com/shahurik/hse-minor-ml/blob/master/seminar-2/2_gradient_descent.ipynb Data&Notebook] 
[http://sebastianruder.com/optimizing-gradient-descent/index.html An overview of gradient descent optimization algorithms ] 
[http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4_%D1%81%D1%82%D0%BE%D1%85%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%B4%D0%B8%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%B0 Стохастический градиент на machinelearning.ru]

'''3) 29 Сентября 2016:'''

== Домашние Задания ==
[https://github.com/shahurik/hse-minor-ml/tree/master/hw-1 Формулировка и данные]
[ ДЗ 1.] ''Срок - 30 Сентября 2016'' 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-1]'', где N -- номер группы 
'''UPD! Срок сдачи продлен до 2 октября 2016 года'''

== Полезные ссылки ==

=== Python ===
# [https://www.pkimber.net/open/_downloads/pep8_cheat.pdf PEP-8 Code Style Guide Cheat-sheet]
# [http://www.tutorialspoint.com/python/ Python Tutorials Point]
# [http://matplotlib.org/users/pyplot_tutorial.html Matplotlib Tutorial]
# [http://sebastianraschka.com/Articles/2014_matrix_cheatsheet_table.html Matrix Manipulation Cheat-sheet]
# [http://ipython.org/notebook.html Ipython Notebook]
# [http://beakernotebook.com/ Beaker Notebook]
# [https://www.yhat.com/products/rodeo yhat Rodeo]

=== Ресурсы и книги ===
# [http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/ISLR%20Sixth%20Printing.pdf James, Witten, Hastie, Tibshirani — An Introduction to Statistical Learning]
# [http://www.springer.com/br/book/9780387310732 Bishop — Pattern Recognition and Machine Learning (первые главы)]
# [http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%97%D0%B0%D0%B3%D0%BB%D0%B0%D0%B2%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%86%D0%B0 MachineLearning.ru]
# [https://www.kaggle.com/ Kaggle]
# [http://archive.ics.uci.edu/ml/ UCI Repo]
# [http://www.r2d3.us/visual-intro-to-machine-learning-part-1/ Visual Intro to ML]

=== Онлайн курсы ===
# [https://www.coursera.org/learn/machine-learning Andrew Ng's Course]
# [https://www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning Introduction to ML]
# [https://www.dataquest.io/ Learning Data Science with Python]
# [https://www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning Курс от ВШЭ]
# [http://habrahabr.ru/post/248069/ Обзор МООС Курсов]

Современные методы машинного обучения (курс майнора) ИАД3-7

2016-10-01T19:04:24Z

Agrachev:

__TOC__
== Майнор по курсу "Современные методы машинного обучения" - 2016/2017 учебный год - ИАД-3 и ИАД-7==

На данной странице будут вывешиваться последние новости и материалы для семинарских занятий групп ИАД-3 и ИАД-7

Семинарист: [[Участник:Agrachev | Артем Грачев]] 
Почта курса: hse.minor.dm@gmail.com 
По просьбам учащихся отдельная почта для наших групп: hse.minor.aml.2016.iad37@gmail.com 
Можете писать на любую из них 
При обращении по почте, начинайте тему письма со слов ''[Майнор ИАД-N]'', где N - номер группы.

''' [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%A1%D0%BE%D0%B2%D1%80%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D1%8B_%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F_(%D0%BA%D1%83%D1%80%D1%81_%D0%BC%D0%B0%D0%B9%D0%BD%D0%BE%D1%80%D0%B0) Страница] курса''' 

Вы можете оставить анонимный отзыв:
[https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSeuRInJOJ6qaTZ4I6ceMi5_Qh54iNv_YVhgdhI2L-YRJHl1HA/viewform GoogleForm]

== Семинары ==
'''1) 15 Сентября 2016:''' Метод опорных векторов. Ядра. 
[https://github.com/grafft/hse-tasks/blob/master/minor-aml-16/sem1/1%20SVM-sem.ipynb IPython Notebook] 

'''2) 22 Сентября 2016:''' Оптимизация. Градиентный спуск. 
[https://github.com/shahurik/hse-minor-ml/blob/master/seminar-2/2_gradient_descent.ipynb Data&Notebook] 
[http://sebastianruder.com/optimizing-gradient-descent/index.html An overview of gradient descent optimization algorithms ] 
[http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4_%D1%81%D1%82%D0%BE%D1%85%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%B4%D0%B8%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%B0 Стохастический градиент на machinelearning.ru]

'''3) 29 Сентября 2016:'''

== Домашние Задания ==
[https://github.com/shahurik/hse-minor-ml/tree/master/hw-1 Формулировка и данные]
[ ДЗ 1.] ''Срок - 30 Сентября 2016'' 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-1]'', где N -- номер группы.
''UPD! Срок сдачи продлен до 2 октября 2016 года''

== Полезные ссылки ==

=== Python ===
# [https://www.pkimber.net/open/_downloads/pep8_cheat.pdf PEP-8 Code Style Guide Cheat-sheet]
# [http://www.tutorialspoint.com/python/ Python Tutorials Point]
# [http://matplotlib.org/users/pyplot_tutorial.html Matplotlib Tutorial]
# [http://sebastianraschka.com/Articles/2014_matrix_cheatsheet_table.html Matrix Manipulation Cheat-sheet]
# [http://ipython.org/notebook.html Ipython Notebook]
# [http://beakernotebook.com/ Beaker Notebook]
# [https://www.yhat.com/products/rodeo yhat Rodeo]

=== Ресурсы и книги ===
# [http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/ISLR%20Sixth%20Printing.pdf James, Witten, Hastie, Tibshirani — An Introduction to Statistical Learning]
# [http://www.springer.com/br/book/9780387310732 Bishop — Pattern Recognition and Machine Learning (первые главы)]
# [http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%97%D0%B0%D0%B3%D0%BB%D0%B0%D0%B2%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%86%D0%B0 MachineLearning.ru]
# [https://www.kaggle.com/ Kaggle]
# [http://archive.ics.uci.edu/ml/ UCI Repo]
# [http://www.r2d3.us/visual-intro-to-machine-learning-part-1/ Visual Intro to ML]

=== Онлайн курсы ===
# [https://www.coursera.org/learn/machine-learning Andrew Ng's Course]
# [https://www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning Introduction to ML]
# [https://www.dataquest.io/ Learning Data Science with Python]
# [https://www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning Курс от ВШЭ]
# [http://habrahabr.ru/post/248069/ Обзор МООС Курсов]

Современные методы машинного обучения (курс майнора) ИАД3-7

2016-09-23T18:49:11Z

Agrachev:

__TOC__
== Майнор по курсу "Современные методы машинного обучения" - 2016/2017 учебный год - ИАД-3 и ИАД-7==

На данной странице будут вывешиваться последние новости и материалы для семинарских занятий групп ИАД-3 и ИАД-7

Семинарист: [[Участник:Agrachev | Артем Грачев]] 
Почта курса: hse.minor.dm@gmail.com 
По просьбам учащихся отдельная почта для наших групп: hse.minor.aml.2016.iad37@gmail.com 
Можете писать на любую из них 
При обращении по почте, начинайте тему письма со слов ''[Майнор ИАД-N]'', где N - номер группы.

''' [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%A1%D0%BE%D0%B2%D1%80%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D1%8B_%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F_(%D0%BA%D1%83%D1%80%D1%81_%D0%BC%D0%B0%D0%B9%D0%BD%D0%BE%D1%80%D0%B0) Страница] курса''' 

Вы можете оставить анонимный отзыв:
[https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSeuRInJOJ6qaTZ4I6ceMi5_Qh54iNv_YVhgdhI2L-YRJHl1HA/viewform GoogleForm]

== Семинары ==
'''1) 15 Сентября 2016:''' Метод опорных векторов. Ядра. 
[https://github.com/grafft/hse-tasks/blob/master/minor-aml-16/sem1/1%20SVM-sem.ipynb IPython Notebook] 

'''2) 22 Сентября 2016:''' Оптимизация. Градиентный спуск. 
[https://github.com/shahurik/hse-minor-ml/blob/master/seminar-2/2_gradient_descent.ipynb Data&Notebook] 
[http://sebastianruder.com/optimizing-gradient-descent/index.html An overview of gradient descent optimization algorithms ] 
[http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4_%D1%81%D1%82%D0%BE%D1%85%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%B4%D0%B8%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%B0 Стохастический градиент на machinelearning.ru]

'''3) 29 Сентября 2016:'''

== Домашние Задания ==
[https://github.com/shahurik/hse-minor-ml/tree/master/hw-1 Формулировка и данные]
[ ДЗ 1.] ''Срок - 30 Сентября 2016'' 
В теме письма указывать ''[Майнор ИАД-N ДЗ-1]'', где N -- номер группы.

== Полезные ссылки ==

=== Python ===
# [https://www.pkimber.net/open/_downloads/pep8_cheat.pdf PEP-8 Code Style Guide Cheat-sheet]
# [http://www.tutorialspoint.com/python/ Python Tutorials Point]
# [http://matplotlib.org/users/pyplot_tutorial.html Matplotlib Tutorial]
# [http://sebastianraschka.com/Articles/2014_matrix_cheatsheet_table.html Matrix Manipulation Cheat-sheet]
# [http://ipython.org/notebook.html Ipython Notebook]
# [http://beakernotebook.com/ Beaker Notebook]
# [https://www.yhat.com/products/rodeo yhat Rodeo]

=== Ресурсы и книги ===
# [http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/ISLR%20Sixth%20Printing.pdf James, Witten, Hastie, Tibshirani — An Introduction to Statistical Learning]
# [http://www.springer.com/br/book/9780387310732 Bishop — Pattern Recognition and Machine Learning (первые главы)]
# [http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%97%D0%B0%D0%B3%D0%BB%D0%B0%D0%B2%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%86%D0%B0 MachineLearning.ru]
# [https://www.kaggle.com/ Kaggle]
# [http://archive.ics.uci.edu/ml/ UCI Repo]
# [http://www.r2d3.us/visual-intro-to-machine-learning-part-1/ Visual Intro to ML]

=== Онлайн курсы ===
# [https://www.coursera.org/learn/machine-learning Andrew Ng's Course]
# [https://www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning Introduction to ML]
# [https://www.dataquest.io/ Learning Data Science with Python]
# [https://www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning Курс от ВШЭ]
# [http://habrahabr.ru/post/248069/ Обзор МООС Курсов]

Современные методы машинного обучения (курс майнора) ИАД3-7

2016-09-22T11:57:23Z

Agrachev:

Современные методы машинного обучения (курс майнора) ИАД3-7

2016-09-22T11:20:41Z

Agrachev: /* Полезные ссылки */

Современные методы машинного обучения (курс майнора) ИАД3-7

2016-09-22T11:20:09Z

Agrachev:

Современные методы машинного обучения (курс майнора) ИАД3-7

2016-09-22T11:19:42Z

Agrachev:

Современные методы машинного обучения (курс майнора) ИАД3-7

2016-09-22T11:18:55Z

Agrachev: