Машинное обучение МатФак 23/24: различия между версиями

Текущая версия от 09:33, 2 февраля 2024

Курс читается для студентов матфака в 3-4 модулях. В курсе 16 лекций и 16 семинаров.

Оценка за курс считается по формуле: 0.4 * Домашние задания + 0.1 * Проверочные работы + 0.2 * Контрольная работа + 0.3 * Экзамен

Автомат: Итоговая оценка равна накопленной, накопленная оценка считается по формуле: 10/7 * (0.4 * Домашние задания + 0.1 * Проверочные работы + 0.2 * Контрольная работа) Условия автомата: Накопленная оценка >= 5.5, оценка за контрольную работу >= 5.5, не был установлен факт плагиата ни одной работы

Лектор: Нарцев Андрей Дмитриевич

Семинаристы: Коган Александра Сергеевна (группа 1), Рыжиков Артём Сергеевич (группа 2)

Лекции проходят онлайн по вторникам на шестой паре в [zoom].

1. Введение в машинное обучение

2. Введение в машинное обучение. Метод k ближайших соседей

3. Метод k ближайших соседей. Постановка задачи линейной регрессии.

1. Эксполаторный анализ

2. Введение в sklearn. Метод k ближайших соседей.

3. Линейная регрессия, sklearn.

@@ Строка 4: / Строка 4: @@
 * Оценка за курс считается по формуле: '''0.4 * Домашние задания + 0.1 * Проверочные работы + 0.2 * Контрольная работа + 0.3 * Экзамен
+* Автомат: Итоговая оценка равна накопленной, накопленная оценка считается по формуле: 10/7 * (0.4 * Домашние задания + 0.1 * Проверочные работы + 0.2 * Контрольная работа) Условия автомата: Накопленная оценка >= 5.5, оценка за контрольную работу >= 5.5, не был установлен факт плагиата ни одной работы
 '''Лектор:''' Нарцев Андрей Дмитриевич
@@ Строка 9: / Строка 11: @@
 '''Семинаристы:''' Коган Александра Сергеевна (группа 1), Рыжиков Артём Сергеевич (группа 2)
-Лекции проходят '''онлайн по TODO''' в [ zoom].
+Лекции проходят '''онлайн по вторникам на шестой паре''' в [zoom].
 === Полезные ссылки ===