Terminy:
• projekt do — 25.05 (sprawozdanie max. 20 str., czcionka min. 10)
• egzamin pisemny — 08.06 (środa, sala 21 C-3)
• egzamin ustny — 15.06 (środa, pok. 221 C-3, godz. 9 - 11)
• egzamin poprawkowy — 29.06 (środa, pok. 221 C-3, godz. 9:15)

Ocena z projektu ≥ 4.5 ⇒ ocena końcowa = wynik egzaminu + 0.5 

Egzamin ustny jest przewidziany dla osób, które będą niezadowolone z oceny uzyskanej na egzaminie pisemnym. Tylko ocena z egzaminu pisemnego może zostać podwyższona o pół stopnia. Zdanie egzaminu pisemnego nie gwarantuje pozytywnej oceny z egzaminu ustnego.

Wykłady:

 1.  Klasyfikator bayesowski
 2.  Empiryczna wersja klasyfikatora bayesowskiego
 3.  Analiza empirycznego klasyfikatora Bayesa
              - asymptotyczna zgodność
 4.  Naiwny klasyfikator Bayesa
 5.  Analiza dyskryminacyjna: FLD, LDA, QDA
 6.  Nadzorowane algorytmy minimalno-odległościowe: NM, kNN
 7.  Maszyny wektorów podpierających SVMs
 8.  Drzewa decyzyjne, bagging, boosting i lasy losowe
 9.  Praktyczna ocena jakości klasyfikacji
 10.  Redukcja wymiaru - metoda PCA
 11.  Analiza skupień