Mathematical Methods of Data Analysis

Garant předmětu:

Přednášející:

Cvičící:

Předmět zajišťuje:

katedra aplikované matematiky

Anotace:

Základní pojmy: systém, model

Stochastický model a jeho odhad (Bayesovo pravidlo)

Normální a kategoriální modely, odhad

Předpovídání pomocí dynamických kategoriálních a normálních modelů

Stavová filtrace, Kalmanův filtr

Základy metody dynamického programování pro minimalizaci kvadratického kritéria

Řízení dynamického systému s normálním a kategoriálním modelem

Odhadování metodou naivního Bayesova klasifikátoru (Naive Bayes)

Logistická a Poissonova regrese

Shlukování (separace dat, fuzzy shlukování, shlukování podle hustoty, hierarchické shlukování)

Klasifikace (K-nejbližší soused, podpůrné vektorové stroje)

Rozhodovací stromy a jejich použití pro klasifikaci

Vybavování a opakování

Požadavky:

Osnova přednášek:

Osnova cvičení:

Cíle studia:

Studijní materiály:

Poznámka:

Další informace:

Pro tento předmět se rozvrh nepřipravuje

Předmět je součástí následujících studijních plánů: