courses:ml

This is an old revision of the document!

Table of Contents

Машинное обучение

Машинное обучение

Рейтинговая система

Описание рейтинговой системы

Правила сдачи

Календарь работ

Учебное пособие

Учебное пособие включает содержание всех лекций курса (ENG)

Лекции

Лекция №1

Лекция №2

Лекция №3

Лекция №6

Практические задания

Набор заданий №1

Набор заданий №2

Набор заданий №3

Набор заданий №4

набор заданий №5

Набор заданий №6

Набор заданий №7

Набор заданий №8

Лабораторные работы

Зависимости для лаб. работ

Лабораторная работа №1 - Предобработка данных

Лабораторная работа №2 - Понижение размерности пространства признаков

Лабораторная работа №3 - Частотный анализ

Лабораторная работа №4 - Ассоциативный анализ

Лабораторная работа №5 - Кластеризация - k-средних, иерархическая

Лабораторная работа №6 - Кластеризация - DBSCAN, OPTICS

Лабораторная работа №7 - Классификация - Байесовские методы, решающие деревья

Лабораторная работа №8 - Классификация - линейный дискриминантный анализ, метод опорных векторов

Индивидуальные задания

Правила выполнения и список ИДЗ

Таблица с выбором ИДЗ

Дополнительные ресурсы

Andrew Ng’s courses

Машинное обучение - Coursera

Machine Learning Courses - EdX

Перевод

Глава №7

Главы №13 и №14

Рейтинг

courses/ml.1625042164.txt.gz · Last modified: 2022/12/10 09:08 (external edit)