Přednášky
Přednášky jsou nahrávány, live stream a záznamy jsou k dispozici zde (do několika dnů po odvysílání).
Materiály k přednáškám budou postupně doplňovány zde. Přednášky 1, 2, 3, 8 a 9 bude mít Karel Klouda, ostatní přednášky Daniel Vašata.
| # | Datum | Téma | Materiály |
|---|---|---|---|
| 1. | 5. 10. 2023 | Organizace předmětu, úvod a základní koncepty strojového učení | slajdy, handout |
| 2. | 12. 10. 2023 | Supervizované učení, klasifikační úloha, rozhodovací stromy | slajdy, handout |
| 3. | 19. 10. 2023 | Regresní úloha, Metoda nejbližších sousedů pro klasifikaci i regresi | slajdy, handout |
| 4. | 26. 10. 2023 | Evaluace modelů, křížová validace | slajdy, handout |
| 5. | 2. 11. 2023 | Lineární regrese - metoda nejmenších čtverců | slajdy, handout |
| 6. | 9. 11. 2023 | Lineární regrese - geometrická interpretace, problematika kolinearity | slajdy, handout |
| 7. | 16. 11. 2023 | Hřebenová regrese, vztah vychýlení a rozptylu (bias-variance trade-off), statistické vlastnosti lineární regrese | slajdy, handout |
| 8. | 23. 11. 2023 | Logistická regrese | slajdy, handout |
| 9. | 30. 11. 2023 | Ensemble metody - náhodné lesy, AdaBoost | slajdy, handout |
| 10. | 7. 12. 2023 | Výběr příznaků, Lasso | slajdy, handout |
| 11. | 14. 12. 2023 | Nesupervizované učení, Hierarchická shlukování, algoritmus k-means | slajdy, handout |
| 12. | 21. 12. 2023 | DBSCAN, asociační pravidla | slajdy, handout |