Plan wykładów:
- Wprowadzenie
- Dobór typów i normalizacja danych
- Redukcja wymiarowości
- Redukcja zaszumienia danych
- Selekcja cech
- Braki w danych
- Próbkowanie danych
- Tworzenie środowiska testowego
- Miary jakości
Plan laboratoriów:
- Przetwarzenie danych w R
- Uczenie maszynowe w R
- Redukcja wymiarowości
- Redukcja zaszumienia
- Laboratoria punktowane I
- Selekcja zmiennych
- Usuwanie braków
- Laboratoria punktowane II
- Próbkowanie danych
- Testowanie
- Laboratoria punktowane III
- Ocena estymatorów
- Niezbalansowane zbiory danych
- Laboratoria punktowane IV
- Laboratorium poprawkowe
Materiały:
