Uczenie maszynowe i sztuczne sieci neuronowe cw: Różnice pomiędzy wersjami

Z Brain-wiki
m
Linia 16: Linia 16:
 
# [[Uczenie_maszynowe_i_sztuczne_sieci_neuronowe/Ćwiczenia 7|Klasyfikacja z użyciem nieliniowej sieci neuronowej]]
 
# [[Uczenie_maszynowe_i_sztuczne_sieci_neuronowe/Ćwiczenia 7|Klasyfikacja z użyciem nieliniowej sieci neuronowej]]
 
# [[Uczenie_maszynowe_i_sztuczne_sieci_neuronowe/Projekty|Projekty]]
 
# [[Uczenie_maszynowe_i_sztuczne_sieci_neuronowe/Projekty|Projekty]]
−
 
+
<!-- https://dashee87.github.io/data%20science/deep%20learning/python/another-keras-tutorial-for-neural-network-beginners/ -->
 
<!--# [[Uczenie_maszynowe_i_sztuczne_sieci_neuronowe/Ćwiczenia 3|Ćwiczenia 3: Neuron liniowy jako filtr adaptywny]]
 
<!--# [[Uczenie_maszynowe_i_sztuczne_sieci_neuronowe/Ćwiczenia 3|Ćwiczenia 3: Neuron liniowy jako filtr adaptywny]]
 
-->
 
-->

Wersja z 15:52, 23 lut 2018

Przejście do Wykładów

Konfiguracja środowiska

Ćwiczenia:

  1. Regresja liniowa. (Wersja w jupyter notebook) Dla chętnych praca domowa: Regresja liniowa jako filtr i zastosowanie do modelowania szeregu czasowego
  2. Regresja logistyczna (W2), walidacja, krzywe ROC(W3)
  3. Klasyfikacja Bayesowska, modele generatywne (irysy i klasyfikacja tekstów)
  4. Klasyfikacja z użyciem SVM
  5. Klasyfikacja z użuciem SVM 2
  6. Wybor optymalnych cech
  7. Drzewa decyzyjne
  8. Uczenie bez nadzoru i analiza skupień
  9. Nieliniowe sieci neuronowe: problem XOR
  10. Regresja nieliniowa
  11. Klasyfikacja z użyciem nieliniowej sieci neuronowej
  12. Projekty


Źródło: „http://brain.fuw.edu.pl/edu/index.php?title=Uczenie_maszynowe_i_sztuczne_sieci_neuronowe_cw&oldid=7520”