Arvutiteaduse instituut
  1. Kursused
  2. 2019/20 sügis
  3. Masinõpe (MTAT.03.227)
EN
Logi sisse

Masinõpe 2019/20 sügis

  • Main
  • Lectures
  • Practice sessions
  • Homeworks
  • Links

Grading

Homework and test results are visible here

Homeworks

HW1 (deadline Sep 23, 10:15) - basic linear classifier, perceptron, KNN, Naive Bayes

Homework 1 tasks

HW2 (deadline Oct 7, 10:15) - regression, regularization and cross-validation

Homework 2 tasks

Test 1 (Oct 14)

HW3 (deadline Oct 28, 10:15) - kernel methods and decision trees

Homework 3 tasks

HW4 (deadline Nov 11, 10:15) - evaluation measures and logistic regression

Homework 4 tasks

Please make sure you restart the kernel and run all cells in the notebook as the last thing before submitting your ipynb-file below.

Test 2 (Nov 18)

HW5 (deadline Dec 2, 10:15) - deep learning and ensemble methods

Homework 5 tasks

HW6 part 1 (deadline Dec 9, 10:15) - Hidden Markov Models

Homework 6 part 1 tasks

HW6 part 2 (deadline Dec 20, 23:59) - Kaggle competition

Homework 6 Kaggle task

Deadline for submitting predictions to Kaggle: Dec 19, 23:59 UTC or Dec 20, 1:59 (EET)
Deadline for submitting the homework to here: Dec 20, 23:59 (EET)

Test 3 (Jan 6)

  • Arvutiteaduse instituut
  • Loodus- ja täppisteaduste valdkond
  • Tartu Ülikool
Tehniliste probleemide või küsimuste korral kirjuta:

Kursuse sisu ja korralduslike küsimustega pöörduge kursuse korraldajate poole.
Õppematerjalide varalised autoriõigused kuuluvad Tartu Ülikoolile. Õppematerjalide kasutamine on lubatud autoriõiguse seaduses ettenähtud teose vaba kasutamise eesmärkidel ja tingimustel. Õppematerjalide kasutamisel on kasutaja kohustatud viitama õppematerjalide autorile.
Õppematerjalide kasutamine muudel eesmärkidel on lubatud ainult Tartu Ülikooli eelneval kirjalikul nõusolekul.
Courses’i keskkonna kasutustingimused