KMI/ZZD Získávání znalostí z dat
Rozvrh předmětu
Přednáška: Čtvrtek 16:45--18:15 (LP-5070)
Cvičení: Čtvrtek 18:15--19:00 (LP-5070)
Obsah
- 13.2. -- Úvod, organizační záležitosti, proces získávání znalostí z dat (KDD process), data-miningové úlohy slajdy
- 20.2. -- Probém klasifikace a rozhodovací stromy I. slajdy; cvičení: html, ipynb
- 27.2. -- Rozhodovací stromy II. slajdy; cvičení: html, ipynb
- 5.3. -- Rozhodovací lesy. slajdy; cvičení: html, ipynb
- 12.3. -- (náhrada) Rozhodovací stromy III. slajdy; cvičení: py
- 19.3. -- (náhrada) Metody shlukování I. slajdy
- 26.3. -- (náhrada) Metody shlukování II. (OPTICS)
- 2.4. -- (náhrada) Asociační analýza I. slajdy
- 9.4. -- (náhrada) Asociační analýza II. slajdy str. 32-63
- 16.4. -- (náhrada) Asociační analýza III. slajdy str. 64-93
- 23.4. -- (náhrada) Redukce dimenze. slajdy
- 30.4. -- (náhrada) Redukce dimenze II. slajdy
Obsah předmětu (loňská iterace, letos dojde k menším změnám)
- 12.2. Úvod, organizační záležitosti, DM, KDP, CRISP-DM (kapitoly 1 a 2) kniha
- 19.2. Data Understanding, explorační analýza dat
- 26.2. Redukce dimenze, SVD a PCA (svd_1, svd_2, notebook, iris.csv)
- 5.3. Clustering I (slajdy, notebook)
- 12.3. Clustering II, Asociační analýza
- 19.3. Asociační analýza -- algoritmy (notebook)
- 26.3. Asociační analýza -- ohodnocování pravidel, GUHA
- 2.4. Klasifikace, rozhodovací stromy. Implementace GUHA metody FERDA
- 9.4. Rozhodovací stromy: ořezávání, vyhodnocování
- 23.4. Ensemble methodoloties
- 30.4. LDA