Wstęp do Uczenia Maszynowego

Semestr zimowy 2025/26 @kozaka93 @woznicak

Materiały z zajęć Wstęp do Uczenia Maszynowego (MiNI, 3 rok MAD)

Terminy i tematy zajęć

#	DATA ŚR	DATA CZW	LABORATORIUM	SKŁADOWA
1	08.10.2025	02.10.2025	Wstęp do przedmiotu
2	15.10.2025	09.10.2025	Drzewa decyzyjne 1
3	22.10.2025	16.10.2025	Drzewa decyzyjne 2, ROC, AUC
4	29.10.2025	23.10.2025	Regresja logistyczna	PD1 (15p)
5	05.11.2025	30.10.2025	Regularyzjacja regresji liniowej 1
6	12.11.2025	06.11.2025	Regularyzjacja regresji liniowej 2, SVM
7	19.11.2025	20.11.2025	Reprodukowalność wyników, LDA, QDA
8	26.11.2025	27.11.2025	Naiwny Bayes, K najbliższych sąsiadów (kNN) Projekt - motywacja, opis, tematyka	PD2 (15p)
9	03.12.2025	04.12.2025	Przygotowanie danych: wartości odstające, braki danych
10	10.12.2025	11.12.2025	Selekcja zmiennych, PCA
11	17.12.2025	18.12.2025	Komitety klasyfikatorów
12	07.01.2026	08.01.2025	Analiza skupień: k-średnich	P (35p)
13	14.01.2026	15.01.2025	Analiza skupień: metody hierarchiczne
14	21.01.2026	22.01.2026	Sieci neuronowe	PD3 (15p)
15	28.01.2026	29.01.2026	Obrona Projektu

Schemat oceniania (suma 80p):

• prace domowe (45p = 3 x 15p)
• projekt (35p)

Aby zaliczyć laboratoria, należy uzyskać ponad 40 punktów ogółem, w tym co najmniej 15 punktów z projektu.

Ocena	3	3.5	4	4.5	5
Punkty	(40, 48]	(48, 56]	(56, 64]	(64, 72]	(72, ∞)

Literatura

Wybrane rozdziały z James, G., Witten, D., Hastie, T., Tibshirani, R., Taylor, J. (2023). An Introduction to Statistical Learning with Applications in Python, Springer Science+Business Media, New York. https://www.statlearning.com/

Koronacki Jacek, Ćwik Jan. (2021). Statystyczne systemy uczące się.