Winter Semester 2010/11
Winter Semester 2011/12
Winter Semester 2012/13
Winter Semester 2013/14
Winter Semester 2014/15
Winter Semester 2015/16
Data Mining IO1203
Course content:
Learning outcomes:
1. Introduction
2. Baisics of linear algebra and multivariate geometry
3. Selected neuronal netwirks (multilayer perceptrons)
4. Priciple of linear separabilty in designing of
hierarchical networks
5. Separable aggregation of data sets
6. The basis exchange algorithms
7. Support vector machines (SVM)
8. Feature extraction and feature selection
9. Designing decision trees and regression trees
10. Selflearning networks SOM)
11. Moltidimensional scalling
(in Polish) Rodzaj przedmiotu
Course coordinators
Term 2014Z: | Term 2013Z: | Term 2015Z: | Term 2010Z: | Term 2011Z: |
Learning outcomes
The ability to select and use tools for data mining
Bibliography
a) basic references:
1. Bischop Ch.: Pattern Recognition and Machine Learning, Springer, Berlin 2008
2. Duda O. R. and Hart P. E., Stork D. G.: Pattern Classification, J. Wiley, New York 2001
3 Ripley B. D., Pattern Recognition and Neural Networks, Cambridge University Press 1996
4 Bobrowski L.: Eksploracja danych oparta na wypukłych i odcinkowo-liniowych funkcjach kryterialnych, Wydawnictwa Politechniki Białostockiej, Białystok, 2005
b) supplementary references:
1 Koronacki J., Ćwik J.: Statystyczne systemy uczące się, Wydawnictwa Naukowo -Techniczne, Warszawa 2005
2. Tadeusiewicz R.: Odkrywanie właściwości sieci neuronowych przy użyciu programów w języku C# , Kraków 2007
3. Fukunaga K., Introduction to Statistical Pattern Recognition, Academic Press 1972.
4. Vapnik V. N.: Statistical Learning Theory, J. Wiley, New York 1998