Семинары по машинному обучению, ВМК МГУ

Конспекты, код и прочие материалы к семинарам по машинному обучению, проводимым на ВМК МГУ.

Страница курса на machinelearning.ru

Группа Вконтакте

На семинары можно оставить отзыв: [анонимно без регистрации и смс]

Дополнительные материалы

Семинар 3: LSH, kNN, векторизация

• Статьи на Хабре про рандомизированные алгоритмы: [Bloom filters] [MinHash] [HyperLogLog]

• Лекция по понижению размерности (в том числе learning to hash)

• How to Vectorize Data Aggregation with pandas and NumPy

Семинар 4: Решающие деревья

• Глава про решающие деревья из "Data Mining and Knowledge Discovery Handbook" (очень хорошо описано разнообразие методов построения деревьев)

• Рассказ про классы P и NP

Семинар 5: Метрики качества

• An introduction to ROC analysis

• What does AUC stand for and what is it?

Семинар 7: Градиентные методы оптимизации

• Matrix Cookbook

Семинар 8: Vowpal Wabbit

• Vowpal Wabbit Tutorial

• Vowpal Wabbit tutorial for the Uninitiated

• VW on FastML

Полезные ссылки

Tech

Как анализировать данные на AWS

Math

Linear Algebra Review and Reference

Review of Probability Theory

Convex Optimization Overview

Python

Scientific Python Lectures (охватывает numpy, scipy, matplotlib и другие библиотеки)

A Crash Course in Python for Scientists

An example machine learning notebook (знакомство с библиотеками на примере задачи Iris)

NumPy

100 numpy excercies

Pandas

Things in Pandas

Pandas Tutorial from SciPy 2015 conference: [video] [code]

IPython/Jupyter Notebooks

Jupyer Notebook User's Guide

A gallery of interesting IPython Notebooks