Metody analýzy vektorových dat

Metody analýzy vektorových dat
460-4126/01
čeština Metody analýzy vektorových dat
460-4126/02
angličtina

Anotace

V předmětu se studenti obeznámí s metodami pro analýzu vektorových dat. V první části předmětu se budou zabývat
analýzou dat bez učitele. Jedná se zejména o hledání pravidel a shlukování dat. Ve druhé části pak bude hlavní
náplní klasifikace dat. Výklad bude veden o jednodušších metod lineární klasifikace k metodám založeným na SVM
a neuronových sítí. V rámci posledních přednášek pak budou vysvětleny pokročilé metody klasifikace dat, analýzu
streamových dat a vizualizaci. Na cvičeních pak studenti získají znalosti o jednotlivých metodách díky jejich implementaci
a/nebo ověření jejich funkčnosti ve zvoleném nástroji.

Povinná literatura

Ian H. Witten, Eibe Frank, Mark A. Hall, Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques, Third Edition, Morgan Kaufmann, 2011, ISBN: 978-0123748560
Charu C. Aggarwal, Data Mining - The Textbook, Springer, 2015, .

Doporučená literatura

Mohammed J. Zaki, Wagner Meira, Jr., Data Mining and Analysis: Fundamental Concepts and Algorithms, Cambridge University
Press, May 2014. .
Jure Leskovec, Anand Rajaraman, David Ullman, Mining of Massive Datasets, 2nd editions, Cambridge University Press,
Novemeber 2014, , On-line http://infolab.stanford.edu/~ullman/mmds/book.pdf [2014-09-12]

zpět na vyhledávání

Jazyk výuky	čeština, angličtina
Kód	460-4126
Zkratka	MAVD
Název předmětu česky	Metody analýzy vektorových dat
Název předmětu anglicky	Methods of Vector Data Analysis
Garantující katedra	Katedra informatiky
Garant předmětu	prof. Ing. Jan Platoš, Ph.D.