https://github.com/esokolov/ml-course-msu
Lecture notes and code for Machine Learning practical course on CMC MSU
https://github.com/esokolov/ml-course-msu
Last synced: 8 months ago
JSON representation
Lecture notes and code for Machine Learning practical course on CMC MSU
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/esokolov/ml-course-msu
- Owner: esokolov
- Created: 2015-09-11T08:51:24.000Z (about 10 years ago)
- Default Branch: master
- Last Pushed: 2018-05-07T15:41:08.000Z (over 7 years ago)
- Last Synced: 2025-03-28T06:07:09.845Z (8 months ago)
- Language: Jupyter Notebook
- Size: 14.6 MB
- Stars: 881
- Watchers: 126
- Forks: 314
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README-15-16.md
Awesome Lists containing this project
- Machine-Learning - ml-course-msu
README
# 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](http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Машинное_обучение_%28семинары%2C_ВМК_МГУ%29)
[Группа Вконтакте](https://vk.com/cmcml2015)
На семинары можно оставить отзыв: [[анонимно без регистрации и смс](https://docs.google.com/forms/d/1j8zMReMtl-BCeAVISxx_v42_y8GAVeolofFuAHQjHBc/viewform)]
## Дополнительные материалы
#### Семинар 3: LSH, kNN, векторизация
* Статьи на Хабре про рандомизированные алгоритмы:
[[Bloom filters](http://habrahabr.ru/post/112069/)]
[[MinHash](http://habrahabr.ru/post/115147/)]
[[HyperLogLog](http://habrahabr.ru/post/119852/)]
* [Лекция по понижению размерности (в том числе learning to hash)](https://github.com/esokolov/ml-course-msu/blob/master/ML15/misc/lsml15_fivt_reduction.pdf)
* [How to Vectorize Data Aggregation with pandas and NumPy](http://blog.datascience.com/straightening-loops-how-to-vectorize-data-aggregation-with-pandas-and-numpy/)
#### Семинар 4: Решающие деревья
* [Глава про решающие деревья из "Data Mining and Knowledge Discovery Handbook"](http://www.ise.bgu.ac.il/faculty/liorr/hbchap9.pdf) (очень хорошо описано разнообразие методов построения деревьев)
* [Рассказ про классы P и NP](http://cs.stackexchange.com/questions/9556/what-is-the-definition-of-p-np-np-complete-and-np-hard)
#### Семинар 5: Метрики качества
* [An introduction to ROC analysis](https://ccrma.stanford.edu/workshops/mir2009/references/ROCintro.pdf)
* [What does AUC stand for and what is it?](http://stats.stackexchange.com/questions/132777/what-does-auc-stand-for-and-what-is-it)
#### Семинар 7: Градиентные методы оптимизации
* [Matrix Cookbook](http://www.math.uwaterloo.ca/~hwolkowi/matrixcookbook.pdf)
#### Семинар 8: Vowpal Wabbit
* [Vowpal Wabbit Tutorial](https://github.com/JohnLangford/vowpal_wabbit/wiki/Tutorial)
* [Vowpal Wabbit tutorial for the Uninitiated](http://zinkov.com/posts/2013-08-13-vowpal-tutorial/)
* [VW on FastML](http://fastml.com/blog/categories/vw/)
## Полезные ссылки
### Tech
[Как анализировать данные на AWS](https://github.com/emilkayumov/aws-jupyter)
### Math
[Linear Algebra Review and Reference](http://cs229.stanford.edu/section/cs229-linalg.pdf)
[Review of Probability Theory](http://cs229.stanford.edu/section/cs229-prob.pdf)
[Convex Optimization Overview](http://cs229.stanford.edu/section/cs229-cvxopt.pdf)
### Python
[Scientific Python Lectures (охватывает numpy, scipy, matplotlib и другие библиотеки)](https://github.com/jrjohansson/scientific-python-lectures)
[A Crash Course in Python for Scientists](http://nbviewer.ipython.org/gist/rpmuller/5920182)
[An example machine learning notebook (знакомство с библиотеками на примере задачи Iris)](http://nbviewer.ipython.org/github/rhiever/Data-Analysis-and-Machine-Learning-Projects/blob/master/example-data-science-notebook/Example%20Machine%20Learning%20Notebook.ipynb)
### NumPy
[100 numpy excercies](http://www.labri.fr/perso/nrougier/teaching/numpy.100/)
### Pandas
[Things in Pandas](http://nbviewer.ipython.org/github/rasbt/python_reference/blob/master/tutorials/things_in_pandas.ipynb)
Pandas Tutorial from SciPy 2015 conference: [[video](https://youtu.be/0CFFTJUZ2dc?list=PLYx7XA2nY5Gcpabmu61kKcToLz0FapmHu)] [[code](https://github.com/jonathanrocher/pandas_tutorial)]
### IPython/Jupyter Notebooks
[Jupyer Notebook User's Guide](http://jupyter.cs.brynmawr.edu/hub/dblank/public/Jupyter%20Notebook%20Users%20Manual.ipynb)
[A gallery of interesting IPython Notebooks](https://github.com/ipython/ipython/wiki/A-gallery-of-interesting-IPython-Notebooks)