Uczenie maszynowe i sztuczne sieci neuronowe cw: Różnice pomiędzy wersjami
Z Brain-wiki
m (→Ćwiczenia:) |
m |
||
| Linia 1: | Linia 1: | ||
[[Category:Przedmioty specjalizacyjne]] | [[Category:Przedmioty specjalizacyjne]] | ||
| − | [[Uczenie_maszynowe_i_sztuczne_sieci_neuronowe| | + | Przejście do [[Uczenie_maszynowe_i_sztuczne_sieci_neuronowe|Wykładów]] |
=Ćwiczenia:= | =Ćwiczenia:= | ||
# [[Uczenie_maszynowe_i_sztuczne_sieci_neuronowe/Ćwiczenia 1|Regresja liniowa]]. ([https://drive.google.com/open?id=0BzwQ_Lscn8yDWnZVeHU1MjluWFU Wersja w jupyter notebook]) Dla chętnych praca domowa: [[Uczenie_maszynowe_i_sztuczne_sieci_neuronowe/Ćwiczenia 2|Regresja liniowa jako filtr i zastosowanie do modelowania szeregu czasowego]] | # [[Uczenie_maszynowe_i_sztuczne_sieci_neuronowe/Ćwiczenia 1|Regresja liniowa]]. ([https://drive.google.com/open?id=0BzwQ_Lscn8yDWnZVeHU1MjluWFU Wersja w jupyter notebook]) Dla chętnych praca domowa: [[Uczenie_maszynowe_i_sztuczne_sieci_neuronowe/Ćwiczenia 2|Regresja liniowa jako filtr i zastosowanie do modelowania szeregu czasowego]] | ||
Wersja z 13:45, 15 lut 2017
Przejście do Wykładów
Ćwiczenia:
- Regresja liniowa. (Wersja w jupyter notebook) Dla chętnych praca domowa: Regresja liniowa jako filtr i zastosowanie do modelowania szeregu czasowego
- Regresja logistyczna (W2), walidacja, krzywe ROC(W3)
- Klasyfikacja Bayesowska, modele generatywne (irysy i klasyfikacja tekstów)
- Klasyfikacja z użyciem SVM
- Klasyfikacja z użuciem SVM 2
- Wybor optymalnych cech
- Nieliniowe sieci neuronowe: problem XOR
- Regresja nieliniowa
- Klasyfikacja z użyciem nieliniowej sieci neuronowej
- Drzewa decyzyjne
- Uczenie bez nadzoru i analiza skupień
- Projekty
