1. komponenta

Vrsta nastave	Ukupno
Predavanja	45

* Opterećenje je izraženo u školskim satima (1 školski sat = 45 minuta)

CILJ KOLEGIJA: Cilj predmeta je upoznati studente s osnovnim pojmovima, pristupima i algoritmima statističkog učenja.

NASTAVNI SADRŽAJI:
Nastavni sadržaj predmeta obuhvaća probleme nadgledanog i nenadgledanog učenja te analizu i primjenu LMS, LR, GLM, GLA i SVM algoritama za problem nadgledanog učenja i k-CM, LM, FA, PCA i ICA algoritme za problem nenadgledanog učenja. Implementacija i praktična primjena ovih algoritama biti će diskutirana u sklopu programskog jezika R za statističko računanje.

1. A. Ng: Machine Learning
2. S. Ben-David, S. Shalew-Shwartz: Understanding machine learning
3. T. Hastie, R. Tibshirani, J. Friedman: The elements of statistical learning

Upis predmeta :
Položen : Teorija statističkog učenja

Izborni predmeti 4 i 5 - Redovni Studij - Financijska i poslovna matematika