Różnice między wybraną wersją a wersją aktualną.
| Both sides previous revision Poprzednia wersja Nowa wersja | Poprzednia wersja | ||
|
pl:prolog:prolog_lab:ml:prolog_lab_uczenie [2012/01/09 08:20] gjn |
pl:prolog:prolog_lab:ml:prolog_lab_uczenie [2019/06/27 15:50] (aktualna) |
||
|---|---|---|---|
| Linia 10: | Linia 10: | ||
| ===== - Temat: Wstęp do ML ===== | ===== - Temat: Wstęp do ML ===== | ||
| Proszę przeczytać (przypomnieć sobie) wykłady wprowadzające | Proszę przeczytać (przypomnieć sobie) wykłady wprowadzające | ||
| - | {{tml-ch1.pdf|TML}} ([[http://www.cs.cmu.edu/afs/cs.cmu.edu/project/theo-20/www/mlbook/ch1.pdf|TML1]]), | + | {{tml-ch1.pdf|TML1}} ([[http://www.cs.cmu.edu/afs/cs.cmu.edu/project/theo-20/www/mlbook/ch1.pdf|TML1]]), |
| {{pmg-ch11_lect1.pdf|PMG11_1}} ([[http://www.cs.ubc.ca/spider/poole/ci/slides/ch11/lect1.pdf|PMG11_1]]), | {{pmg-ch11_lect1.pdf|PMG11_1}} ([[http://www.cs.ubc.ca/spider/poole/ci/slides/ch11/lect1.pdf|PMG11_1]]), | ||
| {{zmv-ml-ch1.pdf|ZMV1}} ([[http://www.cs.ccsu.edu/~markov/ccsu_courses/ml-ch1.pdf|ZMV1]]), | {{zmv-ml-ch1.pdf|ZMV1}} ([[http://www.cs.ccsu.edu/~markov/ccsu_courses/ml-ch1.pdf|ZMV1]]), | ||
| Linia 103: | Linia 103: | ||
| Proszę przeczytać i przemyśleć | Proszę przeczytać i przemyśleć | ||
| [[http://www.cs.ubc.ca/~poole/cs322/1999/Module11/as11.html|Zadanie 11]]. | [[http://www.cs.ubc.ca/~poole/cs322/1999/Module11/as11.html|Zadanie 11]]. | ||
| + | |||
| + | ===== - Temat: Uczenie w systemach probabilistycznych ===== | ||
| + | |||
| + | Proszę przeczytać (przypomnieć sobie) wykłady wprowadzające {{pmg-ch10_lect1.pdf|PMG10_1}} ([[http://www.cs.ubc.ca/spider/poole/ci/slides/ch10/lect1.pdf|PMG10_1]]) - reprezentacja niepewności, twierdzenie Bayesa. | ||
| + | |||
| + | |||
| + | Lektura uzupełniająca to rozdział | ||
| + | {{tml-ch6.pdf|TML6}} ([[http://www.cs.cmu.edu/afs/cs.cmu.edu/project/theo-20/www/mlbook/ch6.pdf|TML6]]) | ||
| + | dotyczący różnych reprezentacji wiedzy niepewnej, twierdzenia Bayesa i sieci przekonań. | ||
| + | |||
| + | |||
| + | Proszę zrealizować krok po kroku instrukcje z | ||
| + | //[[http://www.cs.ccsu.edu/~markov/ccsu_courses/mlprograms|modułu 9 ZMV (Bayesian learning)]]//, | ||
| + | czyli | ||
| + | //{{MachineLearningLab-8.txt|MachineLearningLab8}}//, | ||
| + | (//[[http://www.cs.ccsu.edu/~markov/ccsu_courses/mlprograms/MachineLearningLab-8.txt|MachineLearningLab-8]]//). | ||
| + | |||
| + | Potrzebne pliki to | ||
| + | program | ||
| + | {{bayes.pl}} | ||
| + | oraz dane | ||
| + | {{animals.pl}}, | ||
| + | {{loandata.pl}}, | ||
| + | {{loandat2.pl}}. | ||
| + | |||
| + | W drugiej częsci, proszę przeczytać | ||
| + | * {{pmg-ch10_lect2.pdf|PMG10_2}} ([[http://www.cs.ubc.ca/spider/poole/ci/slides/ch10/lect2.pdf|PMG10_2]]) - modelowanie niezależności zmiennych, sieci przekonań, w tym przykłady sieci: {{pmg-ch10_lect3.pdf|PMG10_3}} ([[http://www.cs.ubc.ca/spider/poole/ci/slides/ch10/lect3.pdf|PMG10_3]]), | ||
| + | * {{pmg-ch10_lect4.pdf|PMG10_4}} ([[http://www.cs.ubc.ca/spider/poole/ci/slides/ch10/lect4.pdf|PMG10_4]]) - wnioskowanie w sieciach przekonań | ||
| + | * {{pmg-ch11_lect5.pdf|PMG11_5}} ([[http://www.cs.ubc.ca/spider/poole/ci/slides/ch11/lect5.pdf|PMG11_5]]) - uczenie sieci Bayesowskiej | ||
| + | |||
| + | Następnie, proszę zrealizować krok po kroku instrukcje z | ||
| + | //[[http://www.cs.ccsu.edu/~markov/ccsu_courses/mlprograms|modułu 10 ZMV (Bayesian Belief Networks)]]//, | ||
| + | czyli | ||
| + | //{{MachineLearningLab-9.txt|MachineLearningLab-9}}//, | ||
| + | (//[[http://www.cs.ccsu.edu/~markov/ccsu_courses/mlprograms/MachineLearningLab-9.txt|MachineLearningLab-9]]//). | ||
| + | |||
| + | Potrzebne pliki to | ||
| + | program | ||
| + | {{bn.pl}} | ||
| + | oraz dane | ||
| + | {{bnet1.pl}}, | ||
| + | {{bnet2.pl}}, | ||
| + | {{alarm.pl}}, | ||
| + | {{loandata.pl}}. | ||
| + | |||
| + | Lektura uzupełniająca to rozdział | ||
| + | {{tml-ch6.pdf|TML6}} ([[http://www.cs.cmu.edu/afs/cs.cmu.edu/project/theo-20/www/mlbook/ch6.pdf|TML6]]) | ||
| + | dotyczący różnych reprezentacji wiedzy niepewnej, twierdzenia Bayesa i sieci przekonań. | ||
