Материалы по курсу "Приближение зависимостей по прецедентам".

В данном курсе изучаются методы приближения зависимостей по прецендентам, т.е. по данным природа которых в обще говоря не известна. Курс изучается приминительно к задачам компьютерного зрения и анализа аудио. Курс предполагает теоретическое погружение в тематику.

Новости касаемо курса смотреть по адресу.

Контрольные задания:

Разработать метод автоматического выбора порогового значения по гистограмме интенсивностей.
Выравнять яркость в тектовом документе, если известно, что она изменяется вдоль страницы.
Бинаризация. Реализовать метод класторизации для решения задачи цветового квантования изображения, т.е. метод уменьшающий количество цветов в изображении. Фактически строиться палитра дла данного изображения.
Подсчет количества объектов: посчитать количество объектов в зависимости от некой характеристики, напрмер, исходя из площади. Заранее не известно какие объекты надо будет анализировать, т.е. программа должна автоматически подстроиться под данную характеристику.
...

Контрольные вопросы:

В чем разница между аппроксимацией и интерполяцией?
В чем разница между регрессией и классификацией?
В чем суть тестовой выборки?
Как выполнить классификацию объектов по численным характеристикам?
и другие.

Литература:

A Course in Machine Learning: сама книга

Другие материалы

Машинное обучение