Майнор Анализ Данных ИАД-4: различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к навигации Перейти к поиску
Строка 22: Строка 22:


[http://nbviewer.jupyter.org/gist/alexeyum/e7f8fdbc1b3938ec179f Решение задач семинара].
[http://nbviewer.jupyter.org/gist/alexeyum/e7f8fdbc1b3938ec179f Решение задач семинара].
== Семинар 5-6 ==
Решали [https://www.dropbox.com/s/k1xyeaeuodggioe/linear_algebra_numpy.pdf?dl=0 задачи по линейной алгебре].
Обсуждали линейную регресиию, градиентный спуск, решали [https://www.dropbox.com/s/z3vdvqy6fnrimda/Optimization-problems.ipynb?dl=0 задачи по оптимизации].

Версия от 14:53, 8 февраля 2016

Семинар 1-2

На семинаре настроили и начали работать со следующими инструментами:

  • ipython notebook
  • numpy/scipy
  • matplotlib
  • pandas

Все это есть в пакете Anaconda.

Выполняли задание.

Датасет: данные, названия признаков.

Материал в помощь.

Опрос по курсу.

Семинар 3-4

Дорешивали задание с прошлого раза. Для заданий 4 и 5 удобно использовать функцию DataFrame.groupby.

Решение задач семинара.

Семинар 5-6

Решали задачи по линейной алгебре.

Обсуждали линейную регресиию, градиентный спуск, решали задачи по оптимизации.