AED/LZ
From WikiZMSI
Spis treści |
Plan laboratorium
- Wprowadzenia do programów Weka i Matlab
- Algorytmy klasteryzacji (EM, K-środków)
- Algorytmy klasyfikacji (naiwny klasyfikator Bayesa, drzewa decyzyjne, sieci neuronowe)
- Indukcja reguł decyzyjnych (algorytmy: A-priori, CN2)
- Sieci bayesowskie
- Analiza rzeczywistych zbiorów danych (sprawozdanie)
Instrukcje do ćwiczeń
Rozliczenie laboratorium
Aby uzyskać pozytywną ocenę z laboratorium należy przedstawić trzy z czterech zadań programistycznych oraz napisać sprawozdanie. Można pracować w zespołach dwuosobowych jeżeli jest to z pożytkiem dla jakości pracy. Przedstawiane prace mają być napisane samodzielnie -- plagiat (który jest tak na prawdę próbą oszustwa) może skutkować brakiem zaliczenia. Istnieje możliwość rozliczenia się z całego przedmiotu systematyczną i poszerzoną pracą na laboratorium na zasadach opisanych w instrukcji.
Uwaga: rozliczenie laboratorium odbędzie się na ostatnich zajęciach, jeżeli ktoś będzie się rozliczal po tym terminie na pewno nie będzie zwolniony z kolokwium.
Pliki do pobrania
Media:readArff.zip - wczytywanie do Matlab'a plików w formacie arff
Media:ReadArff2.zip - wczytywanie do Matlab'a plików w formacie arff, wersja alternatywna wczytująca dane do macierzy numerycznej
Media:perceptron.zip - uczenie perceptronu algorytmem "reguła perceptronu", wraz z wizualizacją w przypadku danych dwuwymiarowych
Media:gmm.zip - k-środki, EM, GMM, PCA, irysy
