Uz autora personīgo lapu

DatZ7070 : Datizraces algoritmi (Data Mining Algorithms)

 This work is licensed under a Creative Commons License and is copyrighted © 2005-2018 by me, Karlis Podnieks.


Mājas darbi klausītājiem


1. Ievadlekcijas.

Datizraces vēsture. Tirgus grozu uzdevums. Asociāciju meklēšana.

Ievads datizracē. Dati, modeļi, uzdevumu veidi.

2. Datizraces algoritmi.

Lēmumu koki (CART, C4.5 u.c.).

Vizualizācija. Formulu minēšana. Datu gludināšana.

Galveno komponentu analīze (PCA).

Klasifikatori (LDA, naivais Beijess, SVM u.c.).

Klasteru meklēšana (DBSCAN, K-means, EM-algoritms u.c.).

Datu dimensiju redukcija (MDS, Kernel PCA, ISOMAP, t-SNE u.c.).

3. Varbūtību teorijas un matemātiskās statistikas atkārtojums (tiem, kam to vajag).

Pirmās lekcijas slaidi.

Otrās lekcijas slaidi.

4. Neironu tīkli.

Teorija, universalitātes teorēmas.

5. Modeļi datizracē.

Parametriskie modeļi: estimatori, MLE, Beijess.

EM-algoritms.

PageRank, AdaBoost un citi.

Datizrace tekstos.