Machine Learning

З 10 лютого у Київському академічному університеті буде прочитаний семестровий курс "Вступ до машинного навчання".  

Лекції будуть проходити щоп'ятниці в Інституті математики НАН України в  ауд. 208 о 15:00.

Програма курсу:

  1. Вступ, робота з данними, крос-валiдацiя, аналiз даних. Модельнi приклади.
  2. Задачi статистичного машинного навчання.
  3. Класифiкацiя та регресiя.
  4. Нейроннi мережi. Backpropagation алгоритм.
  5. Байєсовi методи i регулярiзацiя.
  6. SVM (support vector machines) - метод опорних векторiв.
  7. Kernel methods.
  8. Методи глибинного навчання.

Рекомендована література:

  1. Christopher M. Bishop "Pattern Recognition and Machine Learning (Information Science and Statistics)"
  2. Christopher M. Bishop "Neural Networks for Pattern Recognition"
  3. J Ross Quinlan “c4.5"
  4. Mohri M, "Foundations of Machine Learning"
  5. Vapnik V.N., "Statistical Learning Theory"

Вступ до окремих розділів лінійної алгебри, статистики та статистичного аналізу можна знайти у підручниках:

  1. Alvin C. Rencher, Methods of Multivariate Analysis, 2002
  2. Neil H. Timm, Applied Multivariate Analysis, 2002
  3. Richard A. Johnson, Dean W. Wichern, Applied Multivariate Statistical Analysis, 2007
  4. W. Hardle, L. Simar, Applied Multivariate Statistical Analysis, 2003
Python для аналізу даних:

  1. Wes McKinney, "Python for Data Analysis", 2012
  2. Introduction to Pandas
  3. Intro to Pandas data structures

Доступ до Jupyter:

Лекції (in English):

https://vkrouglov.me/