Машинное обучение (В.В.Китов, РЭУ им.Плеханова)

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(→Метод ближайших центроидов и K ближайших соседей.)
(→Программа курса)
Строка 14: Строка 14:
===Метод ближайших центроидов и K ближайших соседей.===
===Метод ближайших центроидов и K ближайших соседей.===
[https://yadi.sk/i/KaHfWuT9KCNTlg Презентация].
[https://yadi.sk/i/KaHfWuT9KCNTlg Презентация].
 +
 +
===Метод ближайших центроидов и K ближайших соседей.===
 +
[https://yadi.sk/i/kAF_bcK021gn4g Презентация].
=Дополнительные материалы=
=Дополнительные материалы=

Версия 08:57, 27 февраля 2019

Содержание

Курс лаборатории искусственного интеллекта РЭУ им.Г.В.Плеханова 26,27 февраля и 5,6 марта 14-00-17-00 в ауд.413. Курс посвящен алгоритмам машинного обучения (machine learning), которые сами настраиваются на известных данных, выделяя их характерную структуру и взаимосвязи между ними, для их прогнозирования, анализа, компактного описания и визуализации. Основной акцент курса сделан на задачах предсказания дискретных величин (классификация) и непрерывных величин (регрессия), хотя в курсе также рассматриваются и другие задачи.

Лектор: Виктор Китов


Программа курса

Введение в машинное обучение.

Презентация.

Метод ближайших центроидов и K ближайших соседей.

Презентация.

Метод ближайших центроидов и K ближайших соседей.

Презентация.

Дополнительные материалы

Основные библиотеки python для работы с данными

  • Базовая работа с матрицами и др. numpy.
  • Методы оптимизации и др. scipy.
  • Более удобная работа с матрицами pandas.
  • Визуализация bokeh, matplotlib.
  • Машинное обучение scikit-learn.
  • Глубинное обучение pytorch.

Изучение python

Источник — «http://www.recognition.su/wiki/index.php?title=%D0%9C%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%28%D0%92.%D0%92.%D0%9A%D0%B8%D1%82%D0%BE%D0%B2%2C_%D0%A0%D0%AD%D0%A3_%D0%B8%D0%BC.%D0%9F%D0%BB%D0%B5%D1%85%D0%B0%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D0%B0%29»
Личные инструменты