- Laboratorium 0 (26.02.2019, 28.02.2019 i 01.03.2019): wprowadzenie do pakietu R
- Laboratorium 1 (05.03.2019, 07.03.2019 i 08.03.2019): dyskryminacja Fisherowska (biblioteki: MASS, scatterplot3d)
- Laboratorium 2 (12.03.2019, 14.03.2019 i 15.03.2019): LDA, QDA i naiwny Bayes (biblioteki: MASS, mvtnorm, klaR, e1071)
- Laboratorium 3 (19.03.2019, 21.03.2019 i 22.03.2019): ocena klasyfikatorów (biblioteki: Hmisc, MASS, klaR, e1071)
- Laboratorium 4 (26.03.2019, 28.03.2019 i 29.03.2019): metoda najbliższych sąsiadów (biblioteki: MASS, class)
- Laboratorium 5 (02.04.2019, 04.04.2019 i 05.04.2019): drzewa klasyfikujące 1 (biblioteki: MASS, rpart, rpart.plot)
- Laboratorium 6 (09.04.2019, 11.04.2019 i 12.04.2019): drzewa klasyfikujące 2 (biblioteki: MASS, rpart, rpart.plot)
- Laboratorium 7 (16.04.2019, 25.04.2019 i 17.04.2019): zespoły klasyfikatorów (biblioteki: MASS, rpart, rpart.plot, Hmisc, adabag, randomForest)
- Laboratorium 8 (07.05.2019, 09.05.2019 i 26.04.2019): maszyny wektorów nośnych (biblioteki: MASS, e1071)
- Laboratorium 9 (14.05.2019, 16.05.2019 i 10.05.2019): analiza skupień (biblioteki: MASS)
- Laboratorium 10 (21.05.2019, 23.05.2019 i 24.05.2019): analiza składowych głównych i skalowanie wielowymiarowe (biblioteki: kernlab)
|