Uczenie maszynowe i sztuczne sieci neuronowe: Różnice pomiędzy wersjami

Z Brain-wiki
m
Linia 10: Linia 10:
 
#[[Uczenie_maszynowe_i_sztuczne_sieci_neuronowe/Wykład 8|Maszyny wektorów wspierających I]]
 
#[[Uczenie_maszynowe_i_sztuczne_sieci_neuronowe/Wykład 8|Maszyny wektorów wspierających I]]
 
#[[Uczenie_maszynowe_i_sztuczne_sieci_neuronowe/Wykład 9|Maszyny wektorów wspierających II]]
 
#[[Uczenie_maszynowe_i_sztuczne_sieci_neuronowe/Wykład 9|Maszyny wektorów wspierających II]]
 +
#[[Uczenie_maszynowe_i_sztuczne_sieci_neuronowe/DrzewaDecyzyjne|Drzewa decyzyjne]]
 +
#[[Uczenie_maszynowe_i_sztuczne_sieci_neuronowe/Wykład 10|Uczenie bez nadzoru]]
 +
 
#[[Uczenie_maszynowe_i_sztuczne_sieci_neuronowe/Wykład 2|Wstęp o sieciach neuronowych, sieci neuronowe liniowe]]
 
#[[Uczenie_maszynowe_i_sztuczne_sieci_neuronowe/Wykład 2|Wstęp o sieciach neuronowych, sieci neuronowe liniowe]]
 
#[[Uczenie_maszynowe_i_sztuczne_sieci_neuronowe/Wykład 3|Perceptron Rosenblatta]]
 
#[[Uczenie_maszynowe_i_sztuczne_sieci_neuronowe/Wykład 3|Perceptron Rosenblatta]]
 
#[[Uczenie_maszynowe_i_sztuczne_sieci_neuronowe/Wykład 4|Nieliniowości różniczkowalne i metoda wstecznej propagacji błędu]]
 
#[[Uczenie_maszynowe_i_sztuczne_sieci_neuronowe/Wykład 4|Nieliniowości różniczkowalne i metoda wstecznej propagacji błędu]]
 
#[[Uczenie_maszynowe_i_sztuczne_sieci_neuronowe/Wykład 5|Wsteczna propagacja błędu: jak poprawić zbieżność?]]
 
#[[Uczenie_maszynowe_i_sztuczne_sieci_neuronowe/Wykład 5|Wsteczna propagacja błędu: jak poprawić zbieżność?]]
−
#[[Uczenie_maszynowe_i_sztuczne_sieci_neuronowe/DrzewaDecyzyjne|Drzewa decyzyjne]]
+
 
−
#[[Uczenie_maszynowe_i_sztuczne_sieci_neuronowe/Wykład 10|Uczenie bez nadzoru]]
 
 
#[[Uczenie_maszynowe_i_sztuczne_sieci_neuronowe/Pytania| Zagadnienia do powtórki]]
 
#[[Uczenie_maszynowe_i_sztuczne_sieci_neuronowe/Pytania| Zagadnienia do powtórki]]
  

Wersja z 08:45, 27 lut 2017

Wyniki egzaminu z części teoretycznej: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1fzujH7LDf2eo5uUb6fvwn2CjFdW4dYEKGsYwHSc60zQ/edit?usp=sharing

Przejście do: Ćwiczeń

Wykłady

  1. Wstęp, regresja liniowa i metoda najmniejszych kwadratów
  2. Klasyfikacja i regresja logistyczna
  3. Ocena jakości klasyfikacji
  4. Algorytmy generatywne
  5. Maszyny wektorów wspierających I
  6. Maszyny wektorów wspierających II
  7. Drzewa decyzyjne
  8. Uczenie bez nadzoru
  1. Wstęp o sieciach neuronowych, sieci neuronowe liniowe
  2. Perceptron Rosenblatta
  3. Nieliniowości różniczkowalne i metoda wstecznej propagacji błędu
  4. Wsteczna propagacja błędu: jak poprawić zbieżność?
  1. Zagadnienia do powtórki


Źródło: „http://brain.fuw.edu.pl/edu/index.php?title=Uczenie_maszynowe_i_sztuczne_sieci_neuronowe&oldid=6466”