Seminář je zaměřen na hlubší pochopení vybraných metod strojového
učení, především Bayesovských metod a metod neřízeného učení.
Výběr dalších témat bude přizpůsoben zájmu studentů.
Seminář je určen studentům, kteří již získali základní znalost
strojového učení a pravděpodobnostních modelů.
Poslední úprava: T_UFAL (04.05.2017)
The course is aimed at deeper understanding of selected methods
of machine learning, especially of Bayesian methods and unsupervised
learning methods. Other topics are selected according to the interests
of students. Basic knowledge of machine learning and probabilistic
models is expected at the beginning of the course.
Literatura -
Poslední úprava: T_UFAL (04.05.2017)
Christian Robert: Bayesian Choice: From Decision-Theoretic Foundations
to Computational Implementation. Springer-Verlag, 2007.
Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman: The Elements of
Statistical Learning. Springer Verlag, 2001.
Poslední úprava: T_UFAL (05.05.2017)
Christian Robert: Bayesian Choice: From Decision-Theoretic Foundations
to Computational Implementation. Springer-Verlag, 2007.
Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman: The Elements of
