מידע כללי
שיטות מתקדמות לניתוח נתונים ושילוב כלים סטטיסטיים וכלים של למידת מכונה לצורך ניתוח נתונים, הצגתם באופן ויזואלי ובניית מערכות סיווג וחיזוי. בין הנושאים בקורס יילמדו: חיזוי ורגרסיה לינארית, מערכות סיווג, למידת SUPPORT VECTOR, PAC, RESAMPLING, MACHINE, בחירת מודלים ורגולריזציה, עצי החלטה ורגרסיה, ניתוח אשכולות. תוצאות למידה: הבנה תיאורטית של השיטות השונות ויכולת יישום על נתונים אמיתיים.
פקולטה: מדעי הנתונים וההחלטות
|תואר ראשון
|תארים מתקדמים
מקצועות קדם
(94423 - מבוא לסטטיסטיקה ו- 234117 - מבוא למדעי המחשב ח') או (94423 - מבוא לסטטיסטיקה ו- 234221 - מבוא למדעי המחשב נ') או (94424 - סטטיסטיקה 1 ו- 234117 - מבוא למדעי המחשב ח') או (94424 - סטטיסטיקה 1 ו- 234221 - מבוא למדעי המחשב נ')
מקצועות ללא זיכוי נוסף (מוכלים)
ספרי המקצוע
- An introduction to statistical learning : with applications in R
- An introduction to statistical learning : with applications in R - James, Gareth
- An Introduction to Statistical Learning [electronic resource] : with Applications in R - James, Gareth.
- The elements of statistical learning : data mining, inference, and prediction - Hastie, Trevor.
- The Elements of Statistical Learning [electronic resource] : Data Mining, Inference, and Prediction, Second Edition - Hastie, Trevor.
- Understanding machine learning : from theory to algorithms - Shalev-Shwartz, Shai
מידע סמסטריאלי
שעות שבועיות
3.5 נקודות אקדמיות • 3 שעות הרצאה • 1 שעות תרגול
אחראים
פרופ. חבר גרבר דן
מבחנים
מועד א: 09-09-2024 מועד ב: 15-10-2024קבוצות רישום
|
|
|
|
שעות שבועיות
3.5 נקודות אקדמיות • 3 שעות הרצאה • 1 שעות תרגול
אחראים
מר שליט אורי
מבחנים
מועד א: 16-04-2024 09:00 - 12:00- אולמן 200. 206. 307. 308. 311.
- אולמן 506. 507. 607.
קבוצות רישום
|
|
|
|
שעות שבועיות
3.5 נקודות אקדמיות • 3 שעות הרצאה • 1 שעות תרגול
אחראים
פרופ. חבר גרבר דן
מבחנים
מועד א: 04-08-2023 09:00 - 12:00- אולמן 305. 306. 308. 309.
- אולמן 500. 501. 504. 505.
קבוצות רישום
|
|
|
|