Teaching

Prednášky

Základy dolovania dát

Prednášky ani cvičenia nie sú povinné. Zadania na projekty z cvičení, ktoré sa už ale bodujú, bude treba vypracovať a poslať mi e-mailom vždy do začiatku nasledujúceho cvičenia.

Úvod

  • prezentácia z prednášky
  • Zadanie: Popísať nejaké "vlastnosti" dátovej sady autobazár a navrhnúť spôsob vizualizácie týchto dát.

Supervised learning

  • prezentácia z prednášky
  • Zadanie: Implementovať Stochastic Gradient Descent algoritmus pre lineárnu regresiu s ľubovoľným počtom atribútov.

CRISP-DM

  • prezentácia z prednášky
  • Zadanie: Navrhnúť nejaký reálny projekt pre data mining.

Predspracovanie dát

  • prezentácia z prednášky
  • Zadanie: Implementovať techniku progressive sampling.

Unsupervised learning

  • Zhlukovanie (clustering), hľadanie častých vzorov (frequent itemset mining) a asociačné pravidlá (association rules)
  • Zadanie: Naštudovať z internetu prebraté techniky z prednášky

Data mining softvéry

Základy znalostných systémov

Rezolúcia vo výrokovom počte

SLD-rezolúcia v predikátovom počte

Úvod do jazyka Prolog

Induktívne logické programovanie

  • prezentácia z prednášky
  • kniha N. Lavrač, S. Džeroski (1994). Inductive Logic Programming: Techniques and Applications. Ellis Horwood, New York.

Fuzzy logické programovanie

  • článok P. Vojtáš (2001). Fuzzy Logic Programming. Fuzzy Sets and Systems 124 (2001), p: 361–370.
  • prezentácia z prednášky