Seminarium magisterskie

Uwaga: proszę popatrzeć na zasady seminarium.

Uwaga: Dla grupy środowej jest oddzielna strona

Slajdy do prezentacji

• Marta Morawiec Przegląd uczenia nadzorowanego
• Bartosz Chmiela Neural networks
• Kamil Melka Metody regresji liniowej
• Moje o ograniczeniach uczenia maszynowego
• Karolina Sopata Rozszerzenia bazy
• Patrycja Hęćka Nieparametryczna regresja logistyczna, wielowymiarowe splajny, wygładzanie falkowe
• Adrian Płoszczyca Liniowe metody klasyfikacji
• Bartosz Chmiela Kernel smoothing methods
• Aleksandra Siepiela Liniowe metody klasyfikacji 2
• Kamil Melka Kroswalidacja, bootstrap i inne
• Karolina Sopata Błędy predykcji, ocena dopasowania modelu
• Patrycja Hęćka Modele addytywne oraz metody PRIM i MARS
• Bartosz Chmiela Support vector machines
• Marta Morawiec Wybrane metody uzupełniania braków danych
• Adrian Płoszczyca Model Inference and Averaging
• Zuzanna Różak Metody oparte na drzewach
• Zuzanna Różak Algorytm EM
• Aleksandra Siepiela Ensemble learning
• Patrycja Hęćka Predykcja liczby osób hospitalizowanych oraz osób w stanie ciężkim dla drugiej i trzeciej fali COVID-19
• Karolina Sopata Wygładzanie i klasyfikacja krzywych funkcjonalnych
• Kamil Melka Testowanie warunkowej niezależności
• Marta Warzecha Wybrane metody uzupełniania braków danych, część 2
• Adrian Płoszczyca Boosting for classification: Loss Functions
• Aleksandra Siepiela Problemy w których liczba cech jest dużo większa niż liczba obserwacji
• Zuzanna Różak Analiza skupień

Materiały do możliwych referatów