机器学习2
CM50265
Machine learning 2
学习目标
课程内容:
本课程涵盖了机器学习主题的扩展内容,并提供了一系列先进方法的详细处理,这些方法代表了不同类别的ML方法。
课程涵盖的主题将涉及:最大似然贝叶斯方法、图形模型(例如马尔可夫随机场)、贝叶斯非参数模型(例如高斯过程)、深度学习(例如神经网络)、时间序列(例如隐马尔可夫模型)、稀疏模型(例如压缩感知)和无监督学习(例如密度估计)。
学习成果:
本课程结束时,学生应该能够:
1、展示最先进机器学习方法的系统知识,并了解该领域正在进行的最新研究。
2、针对现实世界的问题开发和评估关键的高级ML模型。
3、识别并实现适当的原创算法来执行推理。
4、根据模型进行预测,并考虑不确定性。
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