Přednášky
Přednášky jsou nahrávány, live stream a záznamy jsou k dispozici zde (do několika dnů po odvysílání).
| # | Datum | Téma | Materiály |
|---|---|---|---|
| 1. | 23. 9. | Organizace předmětu, úvod a základní koncepty strojového učení | slajdy, handout |
| 2. | 30. 9. | Supervizované učení, klasifikační úloha, rozhodovací stromy | slajdy, handout |
| 3. | 7. 10. | Regresní úloha, metoda nejbližších sousedů pro klasifikaci i regresi | TBA |
| 4. | 14. 10. | Lineární regrese - metoda nejmenších čtverců | TBA |
| 5. | 21. 10. | Lineární regrese - geometrická interpretace, problematika kolinearity | TBA |
| 6. | 4. 11. | Hřebenová regrese, vztah vychýlení a rozptylu (bias-variance trade-off), statistické vlastnosti lineární regrese | TBA |
| 7. | 11. 11. | Logistická regrese | TBA |
| 8. | 18. 11. | Evaluace modelů, křížová validace | TBA |
| 9. | 25. 11. | Ensemble metody - náhodné lesy, AdaBoost | TBA |
| 10. | 2. 12. | Výběr příznaků, Lasso | TBA |
| 11. | 9. 12. | Nesupervizované učení, hierarchické shlukování, algoritmus k-means | TBA |
| 12. | 16. 12. | DBSCAN, asociační pravidla | TBA |