Uczenie maszynowe

Semestr zimowy 2019/2020

  • wykład – każda środa, 16:45 – 18:15, sala 1242
  • laboratorium – każda środa, 18:30 – 20:00, sala 1242

Wykłady

  1. ML wykład 1- Wstęp do uczenia maszynowego. Teoria nauczalności.
  2. ML wykład 2 – Statystyka, model liniowy i selekcja zmiennych.
  3. ML wykład 1+2 – Wstęp do uczenia maszynowego. Statystyka, model liniowy i selekcja zmiennych.
  4. ML wykład 3 – Regularyzacja. Regresja logistyczna.
  5. ML wykład 4 – Klasyfikacja w oparciu o przykłady
  6. ML wykład 5 – Naiwna metoda klasyfikacji Bayesowkiej
  7. ML wykład 6 – Metody grupowania – wstęp.
  8. ML wykład 7 – Klasteryzacja – wybrane metody
  9. ML wykład 8 – Metody algebraiczne: PCA i SVM
  10. ML wykład 9 – Metody bazujące na regułach
  11. ML wykład 10 – Miary jakości modeli. Metody oparte na komitetach.
  12. ML wykład 11 – Sztuczne sieci neuronowe.
  13. ML wykład 12 – Analiza tekstów.
  14. ML wykład 13 – Wprowadzenie do metod MCMC
  15. ML wykład 14 – Próbniki MCMC
  16. ML wykład 15 – Ukryty Model Markowa

Materiały dodatkowe dla pakietu R

Materiały zastrzeżone ML