Njohja e Mostrave (Pattern Recognition in AL)
Ne kete ligjerate konceptet bazike dhe teknikat nga njohja e mostrave (pattern recognition and machine learning) do te prezentohen. Ne menyre qe konceptet e prenzentuara te jene me te kuptueshme do te shfrytezohen shembuj nga analiza e imazheve. Temat kryesore, ne mes tjerash:- Gjetja robuste e mostrave,
- Reduktimi i dimensionalitet te mostrave,
- Klasifikatoret te thjeshte (perceptoroni),
- Bazat e statistikes,
- Probabiliteti, probabiliteti kondicional dhe margjinal,
- Pavarsia e variablave random, matrica kovariante,
- Teorema e Bayes-it,
- Bayes klasifikatori,
- Rrjetat neurale,
- Klasifikatoret margjinal,
- Klasterimi
- etj.
- Pattern Classification. R. O. Duda, P. E. Hart, and D. G. Stork. 2000
- Chapter 1: Pages 1-19
- Chapter 2: Pages 20-27 & 29-44
- Chapter 4: Pages 161-164 & 174-179 & 182-184 & 187 & 188
- Chapter 5: Pages 216-227
- Chapter 6: Pages 282-286 & 288-299 & 306-318
- Chapter 8: Pages 394-413
- Chapter 10: Pages 517, 526-528, 537-542, 550-555
- Appendix A: Pages 604-610 & 611-615 & 617-620 & 621-623 & 624-628
- Pattern Recognition and Machine Learning. Ch. M. Bishop. 2006
- Per materialet tjera te perdorura ju lutem kontaktoni koleget (ose me shkruani nje email)
Ushtrimet
- Me shkruani nje email per te marrur ushtimet, si dhe per te caktuar daten e dorezimit te detyrave
- Preferohet te perdorin Matlab-in (ose ngjajshem Octave: http://www.gnu.org/software/octave/)
- Per te shkruar raportin perdorni LaTeX-un ( ju preferoj MiKTeX http://www.miktex.org/ dhe tekst editorin TeXnicCenter http://www.texniccenter.org/
- Hyrje e shkurtër në konceptet themelore të Matlab-it [primer.pdf].
- Manuali oficiel mbi bazat e Matlab-it [getstarted_ml] (pdf dokument, 1.2M).
- Manuali oficiel i detalizuar i Matlab-it [ml_manual.pdf] (pdf dokument, 4.1M).
- Manuali oficiel i Image Processing Toolbox-it [ipt_manual.pdf](pdf dokument, 19M).
- Manuali on-line.
- On-line resurse mbi Matlab-in.
- Usenet Newsgroup mbi Matlab-in comp.soft-sys.matlab.
- Ushtimet jane 50%
- Duhet t'i perfundoni ushtrime me note pozitive per tu paraqitur ne provim
- Provimi Final eshte 50%
- 0-49% - 5
- 50-59% - 6
- 60-69% - 7
- 70-79% - 8
- 80-89% - 9
- 90-100% - 10
Q and A
- Nese keni pyetje ju lus te merrni pjese ne takimet ne teleconference,
- ose shkruani nje email