Машинное обучение (курс лекций, В.В.Китов)/2015-2016
Материал из MachineLearning.
| Строка 12: | Строка 12: | ||
От студентов требуются знания линейной алгебры, математического анализа и теории вероятностей. Знание математической статистики, методов оптимизации и какого-либо языка программирования желательно, но не обязательно. | От студентов требуются знания линейной алгебры, математического анализа и теории вероятностей. Знание математической статистики, методов оптимизации и какого-либо языка программирования желательно, но не обязательно. | ||
| - | Курс во многом пересекается с | + | Курс во многом пересекается с [[Машинное обучение (курс лекций, К.В.Воронцов)|курсом К.В.Воронцова по машинному обучению]], с которым также рекомендуется ознакомиться. |
=Программа курса= | =Программа курса= | ||
Версия 17:06, 28 ноября 2015
Машинное обучение (англ. machine learning) - наука об алгоритмах, которые сами настраиваются на известных данных, выделяя их характерную структуру и взаимосвязи между ними, для их компактного описания, визуализации и последующего предсказания новых аналогичных данных. Наука является сравнительно молодой, поскольку многие алгоритмы автоматической настройки на данных являются вычислительно трудоемкими, и их применение стало возможным только с появлением высокопроизводительных вычислительных средств. Основной акцент курса сделан на задачах предсказания дискретных величин (классификация) и непрерывных величин (регрессия), хотя в курсе также подробно рассматриваются смежные области - эффективное снижение размерности пространства, выделение наиболее значимых признаков для предсказания, методы оценивания и сравнения вероятностных распределений.
Курс читается студентам 3 курса кафедры «Математические методы прогнозирования» ВМиК МГУ, магистрам, зачисленным на эту кафедру, и не проходивших ранее аналогичных курсов, а также для всех желающих. На материал данного курса опираются последующие кафедральные курсы.
По изложению, рассматриваются математические основы методов, лежащие в их основе предположения о данных, взаимосвязи методов между собой и особенности их практического применения.
Курс сопровождается семинарами, раскрывающими дополнительные темы курса и отрабатывающими навыки практического применения рассматриваемых методов. Практическое использование методов машинного обучения в основном будет вестись с использованием языка python и соответствующих библиотек для научных вычислений.
От студентов требуются знания линейной алгебры, математического анализа и теории вероятностей. Знание математической статистики, методов оптимизации и какого-либо языка программирования желательно, но не обязательно.
Курс во многом пересекается с курсом К.В.Воронцова по машинному обучению, с которым также рекомендуется ознакомиться.
Программа курса
Первый семестр
Основные понятия и примеры прикладных задач.
Метрические методы регрессии и классификации.
Скачать презентацию
Скачать презентацию (продолжение)
Методы решающих деревьев.
Скачать презентацию
Скачать презентацию (продолжение)
Оценивание моделей.
Классификация линейными методами.
Скачать презентацию
Скачать презентацию (продолжение)
Линейная и нелинейная регрессия.
Скачать презентацию (обновлена 05.11.2015)
Обобщение методов через ядра.
Байесовская теория классификации.
Байесовский алгоритм классификации, минимизирующий цену. Случай одинаковых цен. Дискриминативные и генеративные модели. Частотный и байесовский подходы к оцениванию неизвестных параметров. Генеративные модели классификации с гауссовскими внутриклассовыми распределениями: модели LDA, QDA и RDA (QDA с регуляризацией), а также виды упрощающих предположений о матрице внутриклассовых ковариаций. - было на лекции 19.11.2015.
Методы работы с пропущенными данными. Метод наивного Байеса.
+мультиномиальная/биномиальная модель наивного Байеса для классификации текстов и преобразование TF-IDF. +разложение ожидаемого квадрата ошибки на смещение и дисперсию (bias-variance tradeoff). - было на лекции 26.11.2015.
Разделение смеси распределений. Ядерное сглаживание для оценки плотности.
EM-алгоритм. Мягкая кластеризация.
Кластеризация.
Линейные методы снижения размерности.
PCA, SVD разложения.
Второй семестр
Нейросети.
Глубинное обучение.
+Различные виды автоэнкодеров.
