IKM_2023

Požadavky pro studenty UK:

• alespoň 16b ze cvičení (každé za cca 4b)

Požadavky pro studenty FITu:

• alespoň 16b za cvičení (každé za cca 4b)
• projekt minimálně 50 %

Cvičení:

• Každý druhý týden v Út 12:45 TH:A-1142
• Zadání úlohy

Úlohy:

• ideálně do dalšího cvičení
• způsob odevzdání: nejlépe email

Projekt:

• Vybrat nějaký dataset, který Vás zajímá
• Explorace dat - Filtrace, Předzpracování
• Na základě explorace dat vybrat cca 3 klasifikátory
• Prozkoumat různé kombinace předzpracování a klasifikátorů na datech
• Porovnání modelů
• Výběr vhodného modelu vzhledem k účelu - (pro a proti)

! Za 0 bodů budou ohodnoceny projekty které:

• Budou testovat na trénovacích datech

Cvičení I:

• QDA, LDA, Naive Bayes, Gaussian Naive Bayes, Logistic Regression
• Classifier, Linear Classifier, Quadratic Classifier, QQ-plot, Histogram, Sigmoid function

Cvičení II:

• Imbalanced Dataset, ROC, AUC, PR
• Cost-Sensitive Classification, Theoretical Thresholding, Empirical Thresholding, Oversampling, Undersampling
• Class Weight, a priori probability
• Confusion Matrix

Cvičení III:

• PCA, Kernel PCA, Feature Transformation, Kernel Trick, Hard-SVM, Soft-SVM, Grid Search