Semestr zimowy 2024/25 @kozaka93 @woznicak
Materiały z zajęć Wstęp do Uczenia Maszynowego (MiNI, 3 rok MAD)
# | DATA | LABORATORIUM | SKŁADOWA |
---|---|---|---|
1 | 02.10 | Drzewa decyzyjne 1 | |
2 | 09.10 | Drzewa decyzyjne 2 | |
3 | 16.10 | Ocena dokładności, kroswalidacja, ROC, AUC | |
4 | 23.10 | Regresja logistyczna | PD1 (15p) |
5 | 30.10 | Regularyzjacja regresji liniowej 1 | |
6 | 06.11 | Regularyzjacja regresji liniowej 2, SVM | |
7 | 13.11 | LDA, QDA | |
8 | 20.11 | Naiwny Bayes, K najbliższych sąsiadów (kNN) Projekt - motywacja, opis, tematyka |
PD2 (15p) |
9 | 27.11 | Przygotowanie danych: wartości odstające, braki danych | |
10 | 04.12 | Selekcja zmiennych, PCA | |
11 | 11.12 | Komitety klasyfikatorów | |
12 | 18.12 | Analiza skupień: k-średnich | |
13 | 15.01 | Prezentacja wyników projektu | P (35p) |
14 | 22.01 | Analiza skupień: metody hierarchiczne | PD3 (15p) |
15 | 29.01 | Sieci neuronowe |
- prace domowe (45p = 3 x 15p)
- projekt (35p)
Aby zaliczyć laboratoria, należy uzyskać ponad 40 punktów ogółem, w tym co najmniej 15 punktów z projektu.
Ocena | 3 | 3.5 | 4 | 4.5 | 5 |
---|---|---|---|---|---|
Punkty | (40, 48] | (48, 56] | (56, 64] | (64, 72] | (72, ∞) |
Koronacki Jacek, Ćwik Jan. (2021). Statystyczne systemy uczące się.