• Šifra predmeta:63443
  • Kreditne točke:5
  • Semester: poletni
  • Vsebina

Napovedovanje: linearna regresija, logistična regresija, LDA/QDA, metoda najbližjih sosedov, ocene prileganja modela.
Izbira spremenljivk in modelov: prečno preverjanje, metoda bootstrap, metode filter in wrapper.
Napredni napovedovanje: bazne funkcije, zlepki, regularizacija, odločitvena drevesa, posplošeni aditivni modeli, lokalna regresija.

Združevanje modelov: bagging, boosting, naključni gozdovi, učenje z ansamblom modelov.

Metoda podpornih vektorjev: za regresijo, za klasifikacijo , optimizacija, dualnost, RKHS.

Nevronske mreže: učenje nevronskih mrež, preveliko prileganje in drugi računski problemi.

  • Študijski programi
  • Porazdelitev ur na semester
15
ur
predavanj
5
ur
laboratorijskih vaj
2
uri
seminarskih vaj
  • Izvajalci
doc. dr. Jure Žabkar
Nosilec predmeta
Prostor:R3.54 - Laboratorij LUI
podrobnosti