Машинное обучение
Наконец-то нашёл время собрать воедино все ссылки с материалами прошедшей летней школы Майкрософт по машинному обучению. Список курсов:
http://machinelearning2015.ru/en/courses
По большинству курсов доступны презентации - либо прямо с этой страницы, либо надо кликнуть на название соответствующего курса. Также все эти презентации (а также другие материалы по теме, не с этой школы) можно посмотреть и/или скачать по ссылке
http://www.slideshare.net/ktoshik/presentations
Презентация лекций Изабель Гуйон (Isabelle Guyon), которой по этим ссылкам нет:
https://www.dropbox.com/s/od22zv4d71c8if6/MLI_Petersburg_Causal_graph_reconstruction_guyon.pptx
Её же книга и статья, ссылки на которые прислала она сама:
http://clopinet.com/fextract-book/
http://clopinet.com/isabelle/Papers/causalFS.pdf
Внутри этих презентаций можно найти ссылки на дальнейшие материалы (книги, статьи).
Сайт "хакатона" (командного соревнования по программированию классификатора), который прошёл на школе, его материалы также могут быть интересны:
http://automl.chalearn.org/mlischool-petersburg
Вроде, всё. Также ребята со школы мне советовали книгу одного из лекторов школы C.Bishop "Pattern Recognition and Machine Learning", вот её сайт:
http://research.microsoft.com/en-us/um/people/cmbishop/prml/index.htm
А также советовали курс К.В. Воронцова, видимо, этот -
http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Mo
http://habrahabr.ru/company/yandex/blog/208034/
Также видел у людей книги
П. Флах "Машинное обучение" (более математическая)
Т. Сереган "Программируем коллективный разум" (более программистская)
M. Bowles "Machine Learning in Python"
W. McKinney "Python for Data Analysis"
Последние две книги у меня есть в электронном виде, к первой прилагается папка с кодами из этой книги. Желающим могу послать по почте или личным сообщением.
http://machinelearning2015.ru/en/courses
По большинству курсов доступны презентации - либо прямо с этой страницы, либо надо кликнуть на название соответствующего курса. Также все эти презентации (а также другие материалы по теме, не с этой школы) можно посмотреть и/или скачать по ссылке
http://www.slideshare.net/ktoshik/presentations
Презентация лекций Изабель Гуйон (Isabelle Guyon), которой по этим ссылкам нет:
https://www.dropbox.com/s/od22zv4d71c8if6/MLI_Petersburg_Causal_graph_reconstruction_guyon.pptx
Её же книга и статья, ссылки на которые прислала она сама:
http://clopinet.com/fextract-book/
http://clopinet.com/isabelle/Papers/causalFS.pdf
Внутри этих презентаций можно найти ссылки на дальнейшие материалы (книги, статьи).
Сайт "хакатона" (командного соревнования по программированию классификатора), который прошёл на школе, его материалы также могут быть интересны:
http://automl.chalearn.org/mlischool-petersburg
Вроде, всё. Также ребята со школы мне советовали книгу одного из лекторов школы C.Bishop "Pattern Recognition and Machine Learning", вот её сайт:
http://research.microsoft.com/en-us/um/people/cmbishop/prml/index.htm
А также советовали курс К.В. Воронцова, видимо, этот -
http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Mo
http://habrahabr.ru/company/yandex/blog/208034/
Также видел у людей книги
П. Флах "Машинное обучение" (более математическая)
Т. Сереган "Программируем коллективный разум" (более программистская)
M. Bowles "Machine Learning in Python"
W. McKinney "Python for Data Analysis"
Последние две книги у меня есть в электронном виде, к первой прилагается папка с кодами из этой книги. Желающим могу послать по почте или личным сообщением.