Počkejte prosím...
Data pro 2018/2019

Algoritmy data miningu

Kredity 4
Rozsah 2 / 1 / 0
Examinace Z+Zk
Jazyk výuky čeština
Úroveň magisterský předmět
Garant doc. Ing. RNDr. Martin Holeňa

Anotace

Předmět je vhodný pro ty z vás, kteří se chtějí seznámit s náramně zajímavou a užitečnou disciplínou "vytěžováním znalostí z dat" (data miningem). Budeme se vám snažit nenásilnou formou přiblížit ty nejužitečnější algoritmy, které pak snadno využijete v kterékoli oblasti informatiky.

Sylabus

1) Úvod a základní úlohy data miningu, klasifikace, predikce, algoritmus nejbližších sousedů a jeho varianty
2) Model, hodnocení modelu, plasticita, regularizace
3) Úvod do klasifikace a regrese
4) Rozhodovací stromy (algoritmy C4.5, CART, MARS)
5) Klasifikace pomocí perceptronů a její zobecnění
6) Lineární, polynomiální a logistická regrese, algoritmy LMS, MLE
7) Nelineární SVM-klasifikátory a SV-regrese
8) Induktivní modelování - algoritmy GMDH MIA, COMBI
9) Nelineární regrese pomocí vícevrstvých perceptronů
10) Kombinování modelů (algoritmus Adaboost)
11) Statistický přístup k umělým neuronovým sítím
12) Shluková analýza (algoritmy K-středů, hierarchické shlukování, neuronový plyn, SOM)
13) Využití statistického přístupu při volbě počtu skrytých neuronů

Literatura

Z:Hastie T.,Tibshirani R.,Friedman J., The Elements of Statistical Learning, Data Mining, Inference and Prediction, Springer, 2011

VŠCHT Praha
Technická 5
166 28 Praha 6 – Dejvice
IČO: 60461373
DIČ: CZ60461373

Datová schránka: sp4j9ch

Copyright VŠCHT Praha 2014
Za informace odpovídá Oddělení komunikace, technický správce Výpočetní centrum
zobrazit plnou verzi