Statističko učenje
M144 (2+0+3) - 7 ECTS bodova
OSNOVNE INFORMACIJE
Upoznati studente s pojmovima, metodama i algoritmima statističkog učenja. Uvesti apstraktne modele učenja i osnovne pojmove teorije statističkog učenja. Obraditi glavne metode nadziranog i nenadziranog učenja kao što su stabla odlučivanja, metoda potpornih vektora i neuronske mreže uz poseban naglasak na primjenama na podacima.
- Sadržaj kolegija možete dohvatiti na sljedećem linku (pdf).
Zašto upisati ovaj kolegij?
Pogledajte prezentaciju o kolegiju!
Za sva dodatna pitanja slobodno se javite 19.9. od 11:00 - 12:30 na Teams konzultacijama ili mailom u bilo koje drugo vrijeme.
NASTAVNIK | KONZULTACIJE | |
---|---|---|
VODITELJ KOLEGIJA | izv.prof.dr.sc. Danijel Grahovac | Četvrtkom 11:30 |
ASISTENT | Dominik Mihalčić |
OSNOVNA LITERATURA
- T. Hastie, R. Tibshirani, J. H. Friedman, The elements of statistical learning: data mining, inference, and prediction, New York: Springer, 2nd edition, 2016.
- G. James, D. Witten, T. Hastie, R. Tibshirani. An introduction to statistical learning, New York: Springer, 2nd edition, 2021.
RASPORED PREDAVANJA I VJEŽBI
Izvedbeni program kolegija Uvod u programiranje realizira se s fondom od 75 sati (tjedno 2 sata predavanja i 3 sata seminara). Pohađanje predavanja i vježbi je obaveno.TERMIN | PREDAVAONICA | |
---|---|---|
PREDAVANJA | ||
SEMINAR |
PRAVILA POLAGANJA ISPITA
NASTAVNI MATERIJALI
- NASTAVNI MATERIJALI S PREDAVANJA
- NASTAVNI MATERIJALI SA SEMINARA
OBAVIJESTI
- []
You are not authorised to post comments.