No. | Datum | Obsah | Materiály | Počet bodů z DÚ |
---|---|---|---|---|
1. | 4.10. | Práce v prostředí RapidMiner | Prezentace cvičení 2 Iris.csv Rapidminer Oficiální stranky Rapidmineru | 3 |
2. | 11.10. | Ukázka práce v Matlabu, bayesovské rozhodování | Matlab tutorial Zadání úlohy | 3 |
3. | 18.10. | Rozhodovací stromy | Zadání M-file k doplnění | 4 |
4. | 25.10. | Linearni klasifikátor | Zadánílineárně separovatelná data,lineárně NEseparovatelná data, Funkce pro zobrazení rozhodovací hranice | 5 |
5. | 1.11. | Neuronové sítě | Zadání Dataset pro úlohu | 4 |
6. | 8.11. | kNN | Prezentace Dataset pro úlohu | 4 |
7. | 15.11. | Testovaní a validace modelů | Prezentace Dataset pro úlohu Testovací data popis dat | 8 |
8. | 22.11. | Konzultace úlohy | ||
9. | 29.11. | Clustering | Prezentace 4. cvičení Základ K-Means algoritmu k doplnění Data pro shlukování | 4 |
10. | 6.12. | Text mining, předzpracování textu pro následné hledání souvislostí pomocí SOM. | Prezentace Data pro domácí úkol | |
11. | 13.12. | SOM: clustering textu, pokračování text-miningu. Tutoriál SOM | Prezentace Data pro domácí úkol (stejný soubor, jako 29.11.) | 10 |
12. | 20.12. | konzultace úloh, opakování ke zkoušce | ||
13. | 3.1. | Částečná implementace EM | Zadání dataplot.m dataplot pro M2016 height.csv | 5 |
14. | 10.1. | Odevzdani poslední úlohy, opakování ke zkoušce, zápočty |