Schița de curs

Introducere

Teoria probabilității, selecția modelului, teoria deciziei și a informațiilor

Distribuții de probabilitate

Modele liniare pentru regresie și clasificare

Neural Networks

Metode Kernel

Mașini cu miez rar

Modele grafice

Modele de amestec și EM

Inferență aproximativă

Metode de eșantionare

Variabile latente continue

Date secvențiale

Combinarea modelelor

Rezumat și Concluzie

Cerințe

  • Înțelegerea statisticilor.
  • Familiaritate cu calculul multivariat și algebra liniară de bază.
  • .
  • O oarecare experiență cu probabilitățile.

Audiență

  • Analiști de date
  • Studenți la doctorat, cercetători și practicieni
 21 ore

Numărul de participanți



Pret per participant

Mărturii (3)

Categorii înrudite