Машинное обучение

| Tell your friends about this site: | RSS feed:

Курс читается в ННГУ с 2007. Первая версия курса была разработана при поддержке компании Intel. Мои благодарности кураторам: Виктору Ерухимову и Игорю Чикалову.

News

7 января 2021
Выложил презентацию к лекции Bias-Variance. Learning Curve

7 января 2021
Выложил вопросы к экзамену 2021

21 декабря 2020
Выложил презентацию к лекции Ансамбли решающих функций. Баггинг

21 декабря 2020
Выложил презентацию к лекции Ансамбли решающих правил. Бустинг

Лекции

• 01. Примеры и постановки задач
• 02. Математическая постановка задачи и некоторые методы
• 03. Оценка качества и выбор модели
• 04. Метод главных компонент
• 05. Метод наименьших квадратов
• 06. Методы борьбы с переобучением в задаче восстановления регрессии
• 07. Наивный байесовский классификатор, а также precision, recall, F1, ROC, ...
• 08. Линейный и квадратичный дискриминантный анализ
• 09. Логистическая регрессия
• 10. Нейронные сеточки
• 11. Глубокое обучение
• 12. Машина опорных векторов
• 13. Деревья решений
• 14. Ансамбли решающих функций. Баггинг
• 15. Ансамбли решающих правил. Бустинг
• 16. Обучение без учителя
• 17. Теория машинного обучения
• 18. Bias-Variance. Learning Curve
• Некоторые материалы к курсу. Элементы теории вероятностей и мат. статистики
• Задачник

Лабораторные работы

• Примеры использования sklearn, pandas, numpy и др. Репозиторий

Ссылки

• Портал www.machinelearning.ru
• Курсы лекций по машинному обучению и смежным вопросам:
  • Воронцов К.В. Курс лекций Машинное обучение
  • Николенко С.И. Курс лекций по машинному обучению
• Дьяконов А.Г. Анализ данных, обучение по прецедентам, логические игры, системы WEKA, RapidMiner и MatLab. Учебное пособие
• Система статистических вычислений R
  • The R Project for Statistical Computing (downloads, documentations, manual etc.)
  • Руководства на русском языке:
    • Шипунов А.Б. R - объектно-ориентированная статистическая среда
    • Меретилов М.А. Методические указания к лабораторным работам по курсу Методы анализа данных
• A lot of live video courses (including Machine Learning, Data Mining, etc.)
  • Journal of Machine Learning Video Abstracts
• Andrew Ng Machine Learning Course on Coursera
• Courses at Stanford Engineering Everywhere (CS, AI, Optimization)
• UCI Machine Learning Repository - Machine Learning Data Set Collection
• scikit-learn: machine learning in Python
• Machine Learning Open Source Software
• Top 10 algorithms in data mining

Old

• R
• Лабораторная работа 1. Введение в R. П.Н.Дружков, Н.Ю.Золотых, А.Н.Половинкин
• Лабораторная работа 2. Проверка статистических гипотез. П.Н.Дружков, Н.Ю.Золотых, А.Н.Половинкин, С.Н.Чернышова
• Лабораторная работа 3. Линейная регрессия. Ю.В.Горюнов, П.Н.Дружков, Н.Ю.Золотых, А.Н.Половинкин
• Лабораторная работа 4. Машина опорных векторов. П.Н.Дружков, Н.Ю.Золотых, А.Н.Половинкин
• Старые варианты
• Лабораторная работа 1. Введение в R. Составлено Золотых Н.Ю. и Половинкиным А.Н. Это предварительная версия.
• Лабораторная работа 2. Проверка статистических гипотез. Составлено Золотых Н.Ю., Половинкиным А.Н., Чернышовой С.Н. Это предварительная версия.
• Лабораторная работа 3. Регрессия. Составлено Горюновым Ю.В., Золотых Н.Ю., Половинкиным А.Н. Это предварительная версия.
• Лабораторная работа 4. Деревья решений. Составлено Золотых Н.Ю., Половинкиным А.Н. Это предварительная версия.
• Лабораторная работа 5. Метод опорных векторов. Составлено Половинкиным А.Н. Это предварительная версия.
• Лабораторная работа 6. Bootstrap. Составлено Половинкиным А.Н. Это предварительная версия.
• Лабораторная работа 7. Boosting и Bagging. Составлено Половинкиным А.Н. Это предварительная версия.
• Лабораторная работа 8. Кластеризация. Составлено Горюновым Ю.В., Золотых Н.Ю., Половинкиным А.Н. Это предварительная версия.
• Материалы к лаб. работе 2
• allcountries.txt
• readingspeed.txt
• Материалы к лаб. работе 3
• alligators.txt
• cygage.txt
• cygdepths.txt
• reglab1.txt
• reglab2.txt
• Материалы к лаб. работе 5
• svmdata1.txt
• svmdata1test.txt
• svmdata2.txt
• svmdata2test.txt
• svmdata3.txt
• svmdata3test.txt
• svmdata4.txt
• svmdata4test.txt
• svmdata5.txt
• svmdata5test.txt
• svmdata6.txt
• Лабораторная работа 9. Градиентный бустинг деревьев решений. Составлено Дружковым П.Н.
• Описание
• task3_test.data
• task3_train.data

Другие материалы

• Глоссарий терминов по машинному обучению (не для математиков! хотя...)
• Введение в машинное обучение Лекция у Women in Big Data
• Презентация и видео моей лекции "Введение в машинное обучение" на Школе по компьютерному зрению и робототехнике на HPC-форуме 2012
• Что такое Machine Learning? Лекция в ИТЛабе, 26 апреля 2012
• Как обучаются машины? Научно-популярная лекция (2008 - "до" глубокого обучения)
• Введение в машинное обучение Лекция на Робошколе 2017

Минипроекты

Некоторые отчеты по минипроектам:

• Юсипов И.И., Калякулина А.И., Филичева С.Ю. Классификация объектов городского ландшафта по аэрофотоснимкам высокого разрешения. 2014

Экзамен и зачет

• Вопросы к гос. экзамену (2017) (магистратура 2 курс)
• Вопросы к экзамену (2021)

my home page