Course Outline
Προεπεξεργασία δεδομένων Data Cleaning Ενοποίηση και μετασχηματισμός δεδομένων Μείωση δεδομένων Διακριτοποίηση και δημιουργία ιεραρχίας εννοιών
Στατιστικό συμπέρασμα Κατανομές πιθανοτήτων, Τυχαίες μεταβλητές, Κεντρικό οριακό θεώρημα
ΔειγματοληψίαΔιαστήματα εμπιστοσύνηςΣτατιστικά ΣυμπεράσματαΈλεγχος υποθέσεωνΠροδιαγραφή πολυμεταβλητής γραμμικής παλινδρόμησηςΕπιλογή υποσυνόλου
ΕκτίμησηΕπικύρωσηΠροφητείαΜέθοδοι ταξινόμησης Λογιστική παλινδρόμησηΑνάλυση γραμμικής διάκρισηςΚ-πλησιέστεροι γείτονες
Αφελής BayesΣύγκριση μεθόδων ταξινόμησηςNeural Networks Προσαρμογή νευρωνικών δικτύωνΕκπαιδευτικά θέματα νευρωνικών δικτύωνΔέντρα απόφασης Δέντρα παλινδρόμησηςΤαξινόμηση δέντρων
Δέντρα έναντι γραμμικών μοντέλωνBagging, Random Forests, Boosting BaggingRandom Forests
ΕνίσχυσηΥποστήριξη διανυσματικών μηχανημάτων και ταξινομητής μέγιστου περιθωρίου ευέλικτου δίσκουΥποστήριξη διανυσματικών ταξινομητώνΥποστήριξη διανυσματικά μηχανήματα
2 και περισσότερες κλάσεις SVM'sΣχέση με λογιστική παλινδρόμησηΑνάλυση βασικών εξαρτημάτωνΟμαδοποίηση Κ-σημαίνει ομαδοποίηση
Ομαδοποίηση K-medoidsΙεραρχική ομαδοποίησηΟμαδοποίηση με βάση την πυκνότηταΕκτίμηση Μοντέλου και Μεροληψία Επιλογής, Διακύμανση και Πολυπλοκότητα ΜοντέλουΣφάλμα πρόβλεψης εντός δείγματοςΗ Μπεϋζιανή προσέγγιση
Διασταυρωμένη επικύρωσηBootstrap μεθόδους