Uczenie maszynowe i sztuczne sieci neuronowe cw: Różnice pomiędzy wersjami

Z Brain-wiki
Linia 4: Linia 4:
 
[[Uczenie_maszynowe_i_sztuczne_sieci_neuronowe/konfiguracja|Konfiguracja środowiska]]
 
[[Uczenie_maszynowe_i_sztuczne_sieci_neuronowe/konfiguracja|Konfiguracja środowiska]]
 
=Ćwiczenia:=
 
=Ćwiczenia:=
−
# [[Uczenie_maszynowe_i_sztuczne_sieci_neuronowe/Ćwiczenia 1|Regresja liniowa]]. ([https://drive.google.com/open?id=0BzwQ_Lscn8yDWnZVeHU1MjluWFU Wersja w jupyter  notebook]) Dla chętnych praca domowa:  [[Uczenie_maszynowe_i_sztuczne_sieci_neuronowe/Ćwiczenia 2|Regresja liniowa jako filtr i zastosowanie do modelowania szeregu czasowego]]
+
# [[Uczenie_maszynowe_i_sztuczne_sieci_neuronowe/Ćwiczenia 1|Regresja liniowa]]. ([https://drive.google.com/open?id=0BzwQ_Lscn8yDWnZVeHU1MjluWFU Wersja w jupyter  notebook]). Dla chętnych praca domowa:  [[Uczenie_maszynowe_i_sztuczne_sieci_neuronowe/Ćwiczenia 2|Regresja liniowa jako filtr i zastosowanie do modelowania szeregu czasowego]].
−
# [[Uczenie_maszynowe_i_sztuczne_sieci_neuronowe/Ćwiczenia 8|Regresja logistyczna (W2), walidacja, krzywe ROC(W3)]]
+
# [[Uczenie_maszynowe_i_sztuczne_sieci_neuronowe/Ćwiczenia 8|Regresja logistyczna (W2), walidacja, krzywe ROC(W3)]] ([https://drive.google.com/open?id=1QyygSjtzI9iNile4e8Qlcur7Qn0r_VRN Wersja w jupyter  notebook]).
 
# [[Uczenie_maszynowe_i_sztuczne_sieci_neuronowe/Ćwiczenia 9|Klasyfikacja Bayesowska, modele generatywne (irysy i klasyfikacja tekstów)]]
 
# [[Uczenie_maszynowe_i_sztuczne_sieci_neuronowe/Ćwiczenia 9|Klasyfikacja Bayesowska, modele generatywne (irysy i klasyfikacja tekstów)]]
 
# [[Uczenie_maszynowe_i_sztuczne_sieci_neuronowe/Ćwiczenia 10|Klasyfikacja z użyciem SVM]]
 
# [[Uczenie_maszynowe_i_sztuczne_sieci_neuronowe/Ćwiczenia 10|Klasyfikacja z użyciem SVM]]

Wersja z 13:40, 3 mar 2018

Przejście do Wykładów

Konfiguracja środowiska

Ćwiczenia:

  1. Regresja liniowa. (Wersja w jupyter notebook). Dla chętnych praca domowa: Regresja liniowa jako filtr i zastosowanie do modelowania szeregu czasowego.
  2. Regresja logistyczna (W2), walidacja, krzywe ROC(W3) (Wersja w jupyter notebook).
  3. Klasyfikacja Bayesowska, modele generatywne (irysy i klasyfikacja tekstów)
  4. Klasyfikacja z użyciem SVM
  5. Klasyfikacja z użuciem SVM 2
  6. Wybor optymalnych cech
  7. Drzewa decyzyjne
  8. Uczenie bez nadzoru i analiza skupień
  9. Nieliniowe sieci neuronowe: problem XOR
  10. Regresja nieliniowa
  11. Klasyfikacja z użyciem nieliniowej sieci neuronowej
  12. Projekty


Źródło: „http://brain.fuw.edu.pl/edu/index.php?title=Uczenie_maszynowe_i_sztuczne_sieci_neuronowe_cw&oldid=7578”