(in Polish) Machine learning 1
General data
Course ID: | 2400-SP-DS-ML1 |
Erasmus code / ISCED: |
(unknown)
/
(0311) Economics
|
Course title: | (unknown) |
Name in Polish: | Machine learning 1 |
Organizational unit: | Faculty of Economic Sciences |
Course groups: |
(in Polish) Data Science w zastosowaniach biznesowych. Warsztaty z wykorzystaniem programu R |
ECTS credit allocation (and other scores): |
(not available)
|
Language: | Polish |
Type of course: | obligatory courses |
Full description: |
(in Polish) Celem kursu jest wprowadzenie do zagadnień uczenia maszynowego w kontekście klasyfikacji, czyli modelowania zjawisk o charakterze jakościowym i regresji, służącej do modelowania zjawisk o charakterze ilościowym. Klasyfikacja może mieć charakter binarny (dwuwartościowa zmienna zależna) albo wielowartościowy. Kurs stanowi rozwinięcie podstawowych zagadnień uporządkowanych na kursie z analizy regresji liniowej i logistycznej. Szczegółowo omówione zostaną kwestie związane z oceną jakości modelu, podziałem na próbę uczącą i testową, a także walidacją krzyżową modeli. Wśród metod modelowania jako pierwsza omówiona zostanie liniowa i kwadratowa analiza dyskryminacji (jako uzupełnienie metod parametrycznych). W dalszej części kursu przedstawiona zostanie również metoda k-najbliższych sąsiadów z zastosowaniem zarówno do problemów klasyfikacji, jak i regresji, maszyna wektorów nośnych (ang. support vector machine), a także regresja grzbietowa (ang. ridge regression) oraz metoda Lasso. Ważną częścią kursu będzie również omówienie kwestii doboru zmiennych do modelu oraz bilansowania próby. |
Bibliography: |
(in Polish) Materiały przygotowywane przez wykładowcę i udostępniane uczestnikowi na platformie Google Drive. |
Learning outcomes: |
(in Polish) Test zaliczeniowy - do zaliczenia wymagana jest 50% poprawnych odpowiedzi na 10 pytań. |
Classes in period "Academic year 2023/24" (in progress)
Time span: | 2023-10-01 - 2024-06-16 |
Navigate to timetable
MO TU W TH FR SA LAB
SU LAB
|
Type of class: |
Lab, 18 hours
|
|
Coordinators: | Piotr Wójcik | |
Group instructors: | Piotr Wójcik | |
Students list: | (inaccessible to you) | |
Examination: |
Course -
Pass/fail
Lab - Grading |
|
Mode: | Classroom |
Copyright by University of Warsaw.