Course Outline

소개

확률 이론, 모델 선택, 의사결정 및 정보 이론

확률 분포

회귀 및 분류를 위한 선형 모델

Neural Networks

커널 방법

희소 커널 머신

그래픽 모델

혼합 모델 및 EM

대략적인 추론

샘플링 방법

연속 잠재변수

순차적 데이터

모델 결합

요약 및 결론

Requirements

  • 통계의 이해.
  • 다변량 미적분학 및 기본 선형 대수학에 익숙합니다.
  • 확률에 대한 경험이 있습니다.

청중

  • 데이터 분석가
  • 박사 과정 학생, 연구원 및 실무자
 21 Hours

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