Fakulteta za računalništvo in informatiko · Univerza v Ljubljani
Strojno učenje za podatkovne vede 1
Za Strojno učenje za podatkovne vede 1 še ni zapiskov.
Imaš svoje zapiske? Objavi jih: ceno določiš ti, z naročnino ti ostane cela, DDV se doda kupcu.
Objavi zapiskeČakaš na zapiske? Prijavi se in povej. Ko jih kdo objavi, dobiš sporočilo.
Želim zapiskeKaj lahko narediš že danes
Naloži svoje gradivo za Strojno učenje za podatkovne vede 1: Mai ga prebere in ti iz njega naredi kartice, kviz in razlago, ko ti kaj ni jasno. Če zapiske kasneje objaviš, jih prodajaš tukaj.
Naloži svoje gradivoUčni načrt
Podatki so iz učnega načrta, ki ga objavlja Fakulteta za računalništvo in informatiko. Prebrano 7. 9. 2026. Poglej izvirnik
6 kreditnih točk
Obveznosti v urah
- Predavanja45 ur
- Vaje30 ur
- Samostojno delo105 ur
Vsebina
- Linearni modeli. Linearna regresija. Linearna diskriminantna analiza. Logistična regresija.
- Gradientni sestop. Stohastični gradientni sestop.
- Pristop strojnega učenja. Cenovna funkcija. Pristop z zmanjšanjem tveganja. Maksimizacija verjetja.
- Vrednotenje modelov. Prečno preverjanje.
- Izbor značilk. Pristopi z iskanjem. Regularizacija.
- Drevesni modeli. Klasifikacijska in regresijska drevesa. Naključni gozd. Pristop bagging. Gradientni razvoj niza dreves.
- Gručenje. Metoda voditeljev. Algoritem EM.
- Nelinearna regresija. Bazne funkcije. Zlepki.
- Metoda podpornih vektorjev. Trik z jedri.
- Nevronske mreže. Perceptron. Aktivacijske funkcije. Tehnika vzvratnega razširjanja napak.
Ocenjevanje
Sprotno preverjanje (domače naloge, projekti) 50 %, Končno preverjanje (pisni izpit) Ocene: 6- 50 %
Literatura
- James G, Witten D, Hastie T, Tibshirani T (2017) An Introduction to Statistical Learning, Springer.
- Hastie T, Tibshirani R, Friedman J (2003) The elements of statistical learning, Springer.
Kako deluje
- Zapiske kupiš enkrat in ostanejo tvoji.
- V aplikaciji iz njih dobiš kartice, kvize in Mai, ki pozna gradivo.
- Ceno določi avtor. Prodajalec je Mislo AI, račun dobiš od nas.
