Машинное обучение МатФак 23/24: различия между версиями
Перейти к навигации
Перейти к поиску
Ekononova (обсуждение | вклад) Новая страница: «пуньк» |
Основная информация |
||
| Строка 1: | Строка 1: | ||
== О курсе == | |||
Курс читается для студентов матфака в 3-4 модулях. В курсе 16 лекций и 16 семинаров. | |||
'''Лектор:''' Нарцев Андрей Дмитриевич | |||
'''Семинаристы:''' Коган Александра Сергеевна (группа 1), Рыжиков Артём Сергеевич (группа 2) | |||
Лекции проходят '''онлайн по TODO''' в [ zoom]. | |||
=== Полезные ссылки === | |||
[https://github.com/andrewnarts/hse-ml/tree/main/math-faculty-intro-ml/2024 Репозиторий с материалами на GitHub] | |||
[https://disk.yandex.ru/d/T3NmhrM6X_6mfg Записи лекций] | |||
[https://t.me/+TglJAAxY7cNhNGYy Канал в telegram для объявлений] | |||
== Лекции == | |||
1. Введение в машинное обучение | |||
2. Введение в машинное обучение. Метод k ближайших соседей | |||
3. Метод k ближайших соседей. Постановка задачи линейной регрессии. | |||
== Семинары == | |||
1. Эксполаторный анализ | |||
2. Введение в sklearn. Метод k ближайших соседей. | |||
3. Линейная регрессия, sklearn. | |||
Версия от 09:25, 2 февраля 2024
О курсе
Курс читается для студентов матфака в 3-4 модулях. В курсе 16 лекций и 16 семинаров.
Лектор: Нарцев Андрей Дмитриевич
Семинаристы: Коган Александра Сергеевна (группа 1), Рыжиков Артём Сергеевич (группа 2)
Лекции проходят онлайн по TODO в [ zoom].
Полезные ссылки
Репозиторий с материалами на GitHub
Канал в telegram для объявлений
Лекции
1. Введение в машинное обучение
2. Введение в машинное обучение. Метод k ближайших соседей
3. Метод k ближайших соседей. Постановка задачи линейной регрессии.
Семинары
1. Эксполаторный анализ
2. Введение в sklearn. Метод k ближайших соседей.
3. Линейная регрессия, sklearn.