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.

1. Ievadlekcijas.

Datizraces vēsture. Tirgus grozu uzdevums. Asociāciju meklēšana.

Ievads datizracē. Dati, modeļi, uzdevumu veidi.

https://en.wikipedia.org/wiki/Stochastic_gradient_descent

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.