Kurzusleírás

Bevezetés

Valószínűségszámítás, modellválasztás, döntés- és információelmélet

Valószínűségi eloszlások

Lineáris modellek regresszióhoz és osztályozáshoz

Neural Networks

Kernel Methods

Ritka kernel gépek

Grafikus modellek

Keverékmodellek és EM

Hozzávetőleges következtetés

Mintavételi módszerek

Folyamatos látens változók

Szekvenciális adatok

Modellek kombinálása

Összefoglalás, és következtetés

Követelmények

  • A statisztika megértése.
  • A többváltozós számítás és az alapvető lineáris algebra ismerete.
  • Némi tapasztalat a valószínűségekkel.

Közönség

  • Adatelemzők
  • PhD hallgatók, kutatók és gyakorlati szakemberek
  21 Hours

Résztvevők száma



Ár per résztvevő

Vélemények (3)

Rokon tanfolyam

Rokon kategóriák