Basic Information
מבוא לנושאי הפקת מידע מנתונים ושיטות למידה לא מפוקחת. יסודות בהסקה סטטיסטית: אמידה פרמטרית ולא-פרמטרית, בדיקת השערות. עיבוד ראשוני של נתונים. בחירת מאפיינים. שיטות להורדת מימדיות: ניתוח רכיבים עיקריים, פירוק ערכים סינגולריים, הרחבות לא-לינאריות. מדדי מרחק ודימיון בין פריטי מידע. אלגוריתמים לאשכול. זיהוי שכיחות וקשר, וזיהוי חריגים. יישומים מייצגים. תוצאות למידה: בתום הקורס הסטודנט יהיה מסוגל: 1. לתאר את בעיות היסוד בניתוח מידע. 2. להסביר וליישם שיטות סטטיסטיות להערכת פרמטרים ובדיקת השערות מתוך מידע 3. להסביר וליישם שיטות בסיסיות לבחירת מאפיינים. 4. להסביר וליישם אלגוריתמים להורדת ממדיות מידע. 5. להסביר וליישם אלגוריתמים לזיהוי שכיחות וקשר. 6. להסביר וליישם אלגוריתמים לאשכול נתונים. 7. להסביר וליישם אלגוריתמים לניתוח וזיהוי חריגים במידע.
Faculty: Electrical and Computer Engineering
|Undergraduate Studies
|Graduate Studies
Pre-required courses
(44130 - Signals and Systems and 46195 - Machine Learning and 104034 - Introduction to Probability H) or (44131 - Signals and Systems and 46195 - Machine Learning and 104034 - Introduction to Probability H)
Course with no extra credit
Related Books
- All of statistics : a concise course in statistical inference - Wasserman, Larry
- All of statistics a concise course in statistical inference - Wasserman, Larry,
- All of Statistics A Concise Course in Statistical Inference - Wasserman, Larry.
- Data mining : concepts and techniques - Han, Jiawei
- Data mining : concepts and techniques - Han, Jiawei
- Data mining : practical machine learning tools and techniques - Witten, I. H.
- Data mining : practical machine learning tools and techniques - Witten, I. H.
- Data mining : practical machine learning tools and techniques - Witten, I. H.
- Data mining : the textbook - Aggarwal, Charu C.
- Data mining concepts and techniques - Han, Jiawei.
- Data mining practical machine learning tools and techniques - Witten, I. H.
- Evaluating learning algorithms : a classification perspective - Japkowicz, Nathalie
- Generalized Principal Component Analysis - Vidal, René.
- Generalized principal component analysis - Vidal, René
- Generalized Principal Component Analysis [electronic resource] / by René Vidal, Yi Ma, S.S. Sastry. - Vidal, René.
- Probability and statistics - DeGroot, Morris H.,
Semestrial Information
Weekly Hours
3 Academic Credit • 2 Lecture Hours • 1 Discussion Hours
Responsible(s)
Ron Meir
Notes
-
מתרגלים: ליאור פרידמן (גם אחראי) ודן הרמתי
-
בודק תרגילים: עפרי אייזן
Exams
Session A: 18-04-2024 13:00 - 16:00- אולמן 200. 201. 202. 203. 206.
- בנ.מאייר 351. 352. 353. 354.
- אולמן 506. 507.
Registration Groups
|
|
|
|
|
|
Weekly Hours
3 Academic Credit • 2 Lecture Hours • 1 Discussion Hours
Responsible(s)
Ron Meir
Notes
-
מתרגלים: ליאור פרידמן (גם אחראי) ודן הרמתי
-
בודק תרגילים: בנימין פרץ
Exams
Session A: 09-02-2023 Session B: 12-03-2023Registration Groups
|
|
|
|
|
|
Weekly Hours
3 Academic Credit • 2 Lecture Hours • 1 Discussion Hours
Responsible(s)
Ron Meir
Notes
-
מתרגלים: טל דניאל (גם אחראי) וליאור פרידמן
-
בודק תרגילים: מתן קליינר
Exams
Session A: 15-02-2022 09:00 - 12:00- אולמן 100. 101. 102. 103. 200. 201. 203. 205. 206.
- דייויס 641.
- קאהן 1.
- אולמן 308. 309.
Registration Groups
|
|
|
|