Машинное обучение 2 осень 2018

Материал из CSC Wiki
Перейти к:навигация, поиск

Лекции

Преподаватель: Кураленок И. Е.


Список вопросов, которые помогут понять насколько вам будет сложно:

  • Необходимое и достаточное условие существования экстремума функции в многомерном пр-ве
  • Собственные числа матрицы, что они значат, как их вычислить для матрицы 10000x10000
  • Кто такие кратные собственные числа и что они значат
  • Куда сходится градиентный спуск и какие у него гарантии сходимости при разном выборе шага
  • Что такое априорная и апостериорная вероятность, правдоподобие
  • Чем связаны Гаусс и Марков
  • К какому классу функций относятся деревья
  • Какие вектора опорные
  • Что такое нормальное распределение, если не говорить про формулу плотности
  • Формулировка метода проверки статистических гипотез


лекция 1

лекция 2 Интерпретация решающих функций.

лекция 3

лекция 4 Feature extraction


Литература:

The Elements of Statistical Learning

Interpretable Machine Learning

Семинар

Преподаватель: Кураленок И. Е.