Центр дослідження даних

Машинне навчання

(В. Круглов)

Відео лекцій В. Круглова

EN

Програма курсу

«Вступ до машинного навчання» -2016

Лектор: В. В. Круглов

Вступ, робота з данними, крос-валiдацiя, аналiз даних. Модельнi приклади (2 лекцiї).
Задачi статистичного машинного навчання.
Класифiкацiя та регресiя (2 лекцiї).
Нейроннi мережi. Backpropagation алгоритм (2 лекцiї).
Байєсовi методи i регулярiзацiя. (2 лекцiї).
SVM (support vector machines) - метод опорних векторiв (2 лекцiї).
Kernel methods (2 лекцiї).
Методи глибинного навчання (2-3 лекцiї).

Рекомендована література:

1. Christopher M. Bishop, "Pattern Recognition and Machine Learning (Information Science and Statistics)".

2. Christopher M. Bishop, "Neural Networks for Pattern Recognition".

3. J Ross Quinlan, “c4.5".

4. Mohri M, "Foundations of Machine Learning".

5. Vapnik V.N., "Statistical Learning Theory".

Вступ до окремих розділів лінійної алгебри, статистики та статистичного аналізу можна знайти у підручниках:

Alvin C. Rencher, "Methods of Multivariate Analysis", 2002
Neil H. Timm, "Applied Multivariate Analysis", 2002
Richard A. Johnson, Dean W. Wichern, "Applied Multivariate Statistical Analysis", 2007
W. Hardle, L. Simar, "Applied Multivariate Statistical Analysis", 2003

Python для аналізу даних:

Wes McKinney, "Python for Data Analysis", 2012
Introduction to Pandas
Intro to Pandas data structures

Доступ до Jupyter:

Блог Володимира Круглова

Google Sites

Report abuse