Programování a modelování 2

Garant předmětu:

Přednášející:

Cvičící:

Předmět zajišťuje:

katedra letecké dopravy

Anotace:

Popisná statistika, klasická statistická analýza. Testování statistických hypotéz. Analýza rozptylu (ANOVA), jednofaktorová, dvoufaktorová ANOVA. Neparametrické metody. Lineární regrese. Korelace, korelační koeficient. Nelineární regresní modely, postup při regresní analýze nelineárního modelu. Základy strojového učení. Klasifikace metodou nejbližšího souseda. SVM klasifikátory. Rozhodovací stromy.

Požadavky:

21PAM1

Osnova přednášek:

Osnova cvičení:

Cíle studia:

Cílem předmětu je představit studentům základní nástroje pro analýzu dat. Předmět je koncipován tak, aby byli studenti schopni nabyté informace aplikovat na reálné případy, přičemž výstupem předmětu bude vlastní semestrální projekt studentů.

Studijní materiály:

Peters, T. (2019). Data-driven science and engineering: machine learning, dynamical systems, and control, Cambridge: Cambridge University Press, 472 s., ISBN 978-1-10-842209-3.

Poznámka:

Další informace:

Pro tento předmět se rozvrh nepřipravuje

Předmět je součástí následujících studijních plánů:

• Mgr. prezenční PL od 2022/23 (povinný předmět)
• Mgr. kombinovaná PL od 2022/23 (povinný předmět)
• Mgr. prezenční PL od 2023/24 (povinný předmět)
• Mgr. kombinovaná PL od 2023/24 (povinný předmět)