Logo ČVUT
ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE
STUDIJNÍ PLÁNY
2018/2019

Algoritmy data miningu

Předmět není vypsán Nerozvrhuje se
Kód Zakončení Kredity Rozsah Jazyk výuky
MI-ADM Z,ZK 4 2+1 česky
Přednášející:
Cvičící:
Předmět zajišťuje:
katedra aplikované matematiky
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.

Požadavky:

základy statistiky, algoritmizace

Osnova přednášek:

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

Osnova cvičení:

Seznámení s nástroji Rapidminer, Matlab

Zadání semestrální práce

Konzultace

Prezentace

Zápočet

Cíle studia:

Získat znalosti o nejpopulárnějších algoritmech používaných pro modelování, predikci, shlukování a další metody vytěžování znalostí z dat.

Studijní materiály:

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

Poznámka:

Rozsah=prednasky+cviceni

Další informace:
Pro tento předmět se rozvrh nepřipravuje
Předmět je součástí následujících studijních plánů:
Platnost dat k 17. 2. 2019
Aktualizace výše uvedených informací naleznete na adrese http://bilakniha.cvut.cz/cs/predmet1697506.html