📝 О курсе

Курс посвящен:

• предварительному анализу данных, выявлению зависимостей между признаками и методам уменьшения размерности пространства признаков
• анализу однородности самих данных и выявлению зависимостей между данными
• алгоритмам предварительной классификации данных и ансамблевым методам классификации

📚 Список тем

1. Вероятность и данные. Моделирование распределений и статистическая оценка распределения данных. Моделирование случайных процессов и конечных цепей Маркова
2. Предварительная обработка данных. Проверка данных на однородность. Выявление зависимостей между данными
3. Методы уменьшения пространства признаков; алгоритмы сжатия и метод главных компонент
4. Задача кластеризации. Выбор метрики и сравнение результатов
5. Линейные методы классификации и их нелинейные модификации. Проблема переобучения
6. Ансамблевые методы классификации и изменение описания данных
7. Информативность классификатора

📆 Время занятий ****

• согласно расписанию

👤 Преподаватель

Кабалянц Петр Степанович

• кандидат технических наук
• доц. каф. теоретической и прикладной информатики ХНУ им. В.Н.Каразина

Научные интересы: