Różnice
Różnice między wybraną wersją a wersją aktualną.
Both sides previous revision
Poprzednia wersja
|
Nowa wersja
Both sides next revision
|
pl:dydaktyka:ml:start [2019/02/26 12:33] esimon [Machine learning 2017] |
pl:dydaktyka:ml:start [2019/02/26 13:46] gjn [Ramowy plan wykładu 2019] |
| |
===== Ramowy plan wykładu 2019 ===== | ===== Ramowy plan wykładu 2019 ===== |
| - [GJN] Wstęp: organizacja zajęć, omówienie dziedziny. Wprowadzenie do o ML i DT: przykłady, problemy, pojęcia. Modele w uczeniu maszynowym, zadania uczenia |
| - [GJN] Atrybuty i modele, wejście i wyjście w procesie DM |
| - [GJN] Wybrane modele odległościowe [FLA:8]: sąsiedztwo, kNN, K-means, |
| - [SBK] Regresja liniowa |
| - [SBK] Bias/Variance |
| - [SBK] Ridge regression |
| - [GJN/SBK] Klasyfikacja i jej ewaluacja |
| - [SBK] Regresja Logistyczna |
| - [SBK] SVM |
| - [SBK] Wybrane modele probabilistyczne |
| - [GJN] Uczenie pojęć, reguł |
| - [SBK] Drzewa decyzyjne |
| - [SBK] Uczenie zestawów klasyfikatorów (ang. ensambles) |
| - [SBK] Przegląd i podsumowanie |
| |
===== Ramowy plan wykładu 2018 ===== | ===== Ramowy plan wykładu 2018 ===== |