Na stránkách se pracuje, probíhá aktualizace pro nadcházející běh předmětu.
Cvičení
Organizace cvičení.
RapidMiner
Úkol 1: Úvod do RapidMineru
RapidMiner Tutorial Videos
RapidMiner GUI
Importing CSV files
- nastavení rolí proměnných
Data examination
Škály proměnných:
Levels of measurement
Tvorba jednoduchých modelů v Rapid Mineru.
Krosvalidace: viz AIMA3, oddíl 18.4
Úkol 2: Trénovací a testovací data, krosvalidace
.
Chyba modelu. Jak měřit “kvalitu” modelu.
Klasifikační modely:
Accuracy
,
Confusion matrix
Binární klasifikace:
Binary classification
,
Type I and type II errors
,
Sensitivity and specificity
,
False positive paradox
,
Receiver operating characteristic
Regresní modely:
Mean absolute error
,
Residual sum of squares
,
Mean squared error
Rozhodovací stromy - trénovací a testovací data, krosvalidace.
Decision Tree, Crossvalidation
Křivka učení.
Křivka učení: viz AIMA3, oddíl 18.3.3, str. 702
Úkol 3: Křivka učení
.
Linear regression, model performance and crossvalidation
SVM in RapidMiner
Zadání 1. semestrální práce
.
Selekce proměnných v RapidMineru. Práce na semestrální úloze.
Feature selection:
Part 1
,
Part 2
.
ROC a Lift Chart. Práce na semestrální úloze.
Optimalizace parametrů modelu
ROC and Lift chart:
Part 1
and
Part 2
.
Ukázky systémů pro práci s Bayesovskými sítěmi.
Netica
HUGIN
Plánování. Plánovač JSHOP2, úvod a jednoduché úlohy
Plánování. Práce na
semestrální úloze 2
Plánování. Práce na
semestrální úloze 2
Markovské rozhodovací procesy. Úvod, zadání
semestrální úlohy 3
Markovské rozhodovací procesy. Práce na
semestrální úloze 3
Umělý život - ukázky.
Odevzdání úloh, zápočet