Практикум на ЭВМ (317)/2015-2016
Материал из MachineLearning.
(категория) |
|||
(79 промежуточных версий не показаны.) |
Текущая версия
- Обязательный курс для студентов каф. ММП 3 курса, 5-6 семестр.
- Зачёт с оценкой
- Преподаватели: Д.А. Кропотов, Михаил Фигурнов, О.В. Красоткина, Евгений Нижибицкий и другие.
Правила сдачи практикума в весеннем семестре 2016
- В рамках семестра предполагается три практических задания. Каждое задание оценивается из 5-ти баллов.
- За каждый день просрочки при сдаче задания начисляется штраф в размере 0.1 балла в день, но суммарно не более 3-х баллов.
- Для получения итоговой оценки 5 необходимо набрать 12 баллов, оценки 4 — 9 баллов и сдать на положительный балл все три задания, оценки 3 — 6 баллов.
Задания 2016 года (весна)
Задание 5. Нейросетевой разреженный автокодировщик
Задание 7. Рекомендательные системы Материалы к заданию
Оценки 2016 года (весна)
ФИО студента | Задания | Сумма | Итоговая оценка | ||
---|---|---|---|---|---|
№5 | №7 | №8 | |||
Амир Мирас | 4.4 | 3.7 | 1.9 | 10 | 4 |
Айсина Роза | 4.5 | 4.5 | 4.2 | 13.2 | 5 |
Алескин Александр | 5.2 | 4.8 | 3.1 | 13.1 | 5 |
Белобородов Дмитрий | 4.2 | 3.7 | 4.2 | 12.1 | 5 |
Бобров Евгений | 5 | 4.2 | 2.8 | 12 | 5 |
Гарипов Тимур | 5.4 | 4.8 | 4.4 | 14.6 | 5 |
Драпак Степан | 5.1 | 4.6 | 3.9 | 13.6 | 5 |
Измаилов Павел | 6.4 | 5 | 4.2 | 15.6 | 5 |
Илларионова Светлана | 1.5 | 4.6 | 4.4 | 10.5 | 4 |
Каюмов Эмиль | 5.5 | 5 | 4.8 | 15.3 | 5 |
Коваленко Павел | 6 | 4.9 | 4.6 | 15.5 | 5 |
Кузнецов Максим | 2.5 | 3.3 | 3.2 | 9 | 4 |
Лунин Дмитрий | 3.2 | 3.9 | 3.7 | 10.8 | 4 |
Никишин Евгений | 6.3 | 3.8 | 4.4 | 14.5 | 5 |
Николаев Владимир | 5.5 | 5 | 4.7 | 15.2 | 5 |
Пиджакова Анна | 2.5 | 3.9 | 4 | 10.4 | 4 |
Полушин Владимир | 5 | 4.2 | 4.3 | 13.5 | 5 |
Полыковский Даниил | 5.5 | 4 | 5 | 14.5 | 5 |
Попов Артём | 5.6 | 4 | 4 | 13.6 | 5 |
Севастопольский Артём | 5.3 | 4.4 | 3.3 | 13 | 5 |
Таскынов Ануар | 5 | 5 | 4.6 | 14.6 | 5 |
Шолохова Татьяна | 5 | 4.8 | 4.6 | 14.4 | 5 |
Занятия 2015 года (осень)
Изучение Python, NumPy
Материалы:
Домашнее задание по первому семинару. Прочитать и понять:
- Главы 3-6 официального учебника
- Разделы Other languages have "variables" и Python has "names" неофициального руководства
14.09 будет контрольная по языку Python.
Домашнее задание по второму семинару.
- Прочитать руководство по NumPy.
Задачи для подготовки к контрольной работе. Некоторые функции, требуемые для решения этих задач, на семинаре не рассматривались, так что пользуйтесь документацией NumPy.
- При помощи метода Монте-Карло подсчитать значение интеграла функции cos(x^2) в пределах от 0 до 0.5.
- Подсчитать в векторе x среднее значение, проигнорировав значения inf и nan. Т.е. для x = np.array([1, 2, np.nan]) ответ 1.5
- В матрице H заменить все значения, которые больше maxH, на maxH, а все значения, которые меньше minH, на minH. Решите задачу двумя способами: с использованием индексации по матрице, и с использованием операций взятия максимума и минимума.
18.09 будет контрольная по NumPy.
Изучение
Полезная информация по установке TeXа + ссылки на литературу
Unit-тестирование
Пример unit-тестирования с семинара
Презентация по unit-тестированию с примерами под MatLab
Разметка для markdown cell в ipython notebook
Подготовка презентаций в с помощью пакета beamer
Темы для выступления на семинаре 27.10.
Выступление должно сопровождаться презентацией, подготовленной в с помощью пакета beamer.
№ п/п | Тема | ФИО студента | Комментарии |
---|---|---|---|
1 | Системы контроля версий на примере Subversion | Коваленко Павел | Презентация (pdf) |
2 | Системы контроля версий на примере Git | Каюмов Эмиль | Презентация (pdf) |
3 | Использование пакета multiprocessing для ускорения вычислений в Python | Полыковский Даниил | Презентация (pdf) |
4 | Использование Cython для ускорения вычислений в Python | Николаев Владимир | Презентация (pdf) |
5 | Профилирование в Python для ускорения вычислений | Лунин Дмитрий | Презентация (pdf) |
6 | Интеграция Python-LaTeX с помощью пакета векторной графики PGF/TikZ | Кузнецов Максим | Презентация (pdf) |
7 | ООП в Python | Полушин Владимир | Презентация (pdf) |
8 | Сравнительный анализ Python и R | Драпак Степан | Презентация (pdf) |
Темы для выступлений на семинаре 17.11.
Выступление по возможности должно сопровождаться презентацией, подготовленной в с помощью пакета beamer. В исключительных случаях разрешается делать презентацию в IPython notebook или просто использовать IPython notebook вместо презентации.
№ п/п | Тема | ФИО студента | Комментарии |
---|---|---|---|
1 | Использование Numba для ускорения вычислений в Python | Севастопольский Артем | Презентация (pdf) |
2 | Обзор методов классификации/регрессии в scikit-learn (кроме тех, что уже рассматривались в рамках учебных курсов) | Никишин Евгений | Презентация (pdf) |
3 | Создание презентаций в IPython notebook | Илларионова Светлана | IPython Notebook |
4 | Интерактивные виджеты в IPython notebook | Попов Артём | Презентация (pdf) |
5 | Визуализация с помощью VTK/ParaView | Алескин Александр | Презентация (pdf) |
6 | Анализ изображений с помощью scikit-image | Амир Мирас | Презентация (pdf) |
7 | Анимированная графика в PDF/Latex | Таскынов Ануар | Презентация (pdf) |
8 | Анимация и трёхмерная графика в matplotlib | Бобров Евгений | Презентация(pdf) |
ЕМ-алгоритм
Задания 2015 года (осень)
Задание 1. Изучение Python, NumPy
Задание 2. Метрические алгоритмы классификации
Задание 3. Метод опорных векторов
Задание 4. Методы восстановления плотности распределения в задаче вычитания фона
Оценки 2015 года (осень)
ФИО студента | Контрольные | Задания | Выступление | Сумма | Итоговая оценка | ||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
№1 | №2 | №1 | №2 | №3 | №4 | ||||
Амир Мирас | 0.6 | 2 | 5.3 | 5.5 | 4.6 | 4.3 | 2 | 24.3 | 5 |
Айсина Роза | 0 | 1.5 | 5.3 | 4.8 | 4.3 | 2.2 | 18.1 | 4 | |
Алескин Александр | 1.2 | 1 | 5 | 4.5 | 4.7 | 3.9 | 2 | 22.3 | 5 |
Белобородов Дмитрий | 1.2 | 2 | 5 | 4 | 4.5 | 2.8 | 19.5 | 5 | |
Бобров Евгений | 1.6 | 0.5 | 4.4 | 3.8 | 4.2 | 3.5 | 1.5 | 19.5 | 5 |
Гарипов Тимур | 1.8 | 2 | 5.6 | 5 | 5 | 4.6 | 24 | 5 | |
Драпак Степан | 0.4 | 2 | 3.1 | 4.9 | 4.1 | 3.6 | 2 | 20.1 | 5 |
Измаилов Павел | 1.2 | 1.7 | 5.1 | 4.8 | 5.3 | 3.8 | 21.9 | 5 | |
Илларионова Светлана | 0.6 | 0.7 | 4.6 | 3.6 | 2 | 2.3 | 1.5 | 15.3 | 4 |
Каюмов Эмиль | 1.6 | 2 | 5.3 | 5 | 5.8 | 2 | 21.7 | 5 | |
Коваленко Павел | 1.6 | 2 | 5.4 | 5 | 4.5 | 4.6 | 1 | 24.1 | 5 |
Кузнецов Максим | 1.6 | 1.7 | 3.8 | 3.1 | 2.6 | 1.5 | 4 | ||
Лунин Дмитрий | - | - | 4.6 | 5.2 | 3.2 | 3.1 | 2 | 18.1 | 4 |
Никишин Евгений | 1.2 | 1 | 5 | 4.6 | 5.3 | 3.7 | 1 | 21.8 | 5 |
Николаев Владимир | 1.8 | 2 | 5.4 | 5 | 5.3 | 4.7 | 2 | 26.2 | 5 |
Пиджакова Анна | 1.4 | 1.7 | 4 | 5 | 2.3 | 4.6 | 19 | 5 | |
Полушин Владимир | 1.6 | 2 | 5 | 4.5 | 4.5 | 2 | 19.6 | 5 | |
Полыковский Даниил | 1.4 | 2 | 5.1 | 4.5 | 5 | 2 | 20 | 5 | |
Попов Артём | 1.4 | 2 | 3.7 | 5 | 4.3 | 2.9 | 2 | 21.3 | 5 |
Севастопольский Артём | 1.2 | 1.5 | 5.1 | 4 | 4.8 | 4.1 | 2 | 22.7 | 5 |
Таскынов Ануар | 0.6 | 2 | 4.2 | 3.2 | 3.2 | 3.5 | 2 | 18.7 | 4 |
Шолохова Татьяна | 0.4 | 2 | 5 | 5 | 5 | 5 |
Правила сдачи практикума на ЭВМ для студентов 317 группы (осень)
- В течение семестра будет несколько заданий и контрольных работ. Задания оцениваются из 5 баллов, контрольные работы — из 2-х баллов. На выполнение каждого задания студентам отводится определённый срок; за ошибки в выполнении задания и просрочки количество баллов уменьшается.
- При несдаче задания студент получает за него -10 баллов. При несдаче контрольной работы студент получает за неё 0 баллов.
- Штраф за просрочку сдачи задания составляет 0.1 балла в день (максимума нет). Обратите внимание, что за сданное задание можно получить отрицательные баллы.
- Задания выполняются САМОСТОЯТЕЛЬНО, если не оговорено обратное. Если задание выполнялось сообща, или использовались какие-либо сторонние коды и материалы, то об этом должно быть написано в отчете. В противном случае «похожие» решения считаются плагиатом и все задействованные студенты (в том числе те, у кого списали) будут сурово наказаны.
- При сдаче задания необходим исходный код программы, а также отчёт в формате pdf.
- При отправке электронных писем преподавателю для уменьшения шансов потери письма и увеличения скорости ответа тема письма должна выглядеть так: [Prak317], <Ваша фамилия>, <Номер задачи>, <Пояснение>
- Критерии выставления оценок: 19 баллов – «отлично», 12 баллов – «хорошо», 0 баллов – «удовлетворительно».
Требования к отчёту
Отчёт должен быть САМОДОСТАТОЧНЫМ документом в формате PDF. Отчёт должен давать проверяющему ответы на следующие вопросы:
- К какому курсу относится задание?
- Какое задание выполнено?
- Кем выполнено задание?
- Когда сдано задание?
- В чём заключалось задание?
- Что было сделано? Что не было сделано?
- Даны ли правильные ответы на все теоретические вопросы задания?
- Проведены ли все необходимые эксперименты? Получены ли осмысленные ВЫВОДЫ?
- Выполнена ли творческая часть задания?
- Пользовался ли студент чьей-либо помощью? Если да, то в каком объёме?
- Какой литературой пользовался студент?