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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
회원 평가 (3)
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Maggie Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
Course - Introduction to the use of neural networks
Working from first principles in a focused way, and moving to applying case studies within the same day
Maggie Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
Course - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Very flexible