Přednášky
Přednášky jsou nahrávány, live stream a záznamy jsou k dispozici zde (do několika dnů po odvysílání).
| # | Datum | Téma | Materiály |
|---|---|---|---|
| 1. | 24. 9. | Organizace předmětu, úvod a základní koncepty strojového učení | slajdy, handout |
| 2. | 1. 10. | Supervizované učení, klasifikační úloha, rozhodovací stromy | slajdy, handout |
| 3. | 8. 10. | Regresní úloha, metoda nejbližších sousedů pro klasifikaci i regresi | slajdy, handout |
| 4. | 15. 10. | Lineární regrese - metoda nejmenších čtverců | slajdy, handout |
| 5. | 22. 10. | Lineární regrese - geometrická interpretace, problematika kolinearity | slajdy, handout |
| 6. | 29. 10. | Hřebenová regrese, vztah vychýlení a rozptylu (bias-variance trade-off), statistické vlastnosti lineární regrese | slajdy, handout |
| 7. | 5. 11. | Logistická regrese | slajdy, handout |
| 8. | 12. 11. | Evaluace modelů, křížová validace | slajdy, handout |
| 9. | 19. 11. | Ensemble metody - náhodné lesy, AdaBoost | slajdy, handout |
| 10. | 26. 11. | Výběr příznaků, Lasso | slajdy, handout |
| 11. | 3. 12. | Nesupervizované učení, hierarchické shlukování, algoritmus k-means | slajdy, handout |
| 12. | 10. 12. | DBSCAN, asociační pravidla | TBA |
| 13. | 17. 12. | dokončení |