英国贝叶斯机器学习CM50268Bayesian machine learning课程介绍

贝叶斯机器学习

CM50268

Bayesian machine learning

学习目标

课程内容：

本课程的目标是传达贝叶斯推理的哲学和实践特征，及其在数据科学中的一般相关性，以及在一般和机器学习环境中的关键算法和实现方法。

课程涵盖的主题将涉及：贝叶斯推理的历史和哲学；先验、边缘化和奥卡姆剃刀等关键概念；机器学习环境和其他地方的实用贝叶斯方法；随机和确定性近似方法；线性模型的特定贝叶斯处理；神经网络和高斯过程等。

学习成果：

学完本课程后，学生应该能够：

1、解释贝叶斯推理的哲学基础，并批判性地回顾该范式的优点和缺点。

2、应用并定量评估贝叶斯推理的近似方法。

3、批判性地评估机器学习场景中的一系列贝叶斯建模技术。

4、用相关编程语言(如Python)实现基线贝叶斯模型(如线性回归)。

5、采用更先进的贝叶斯软件库来解决数据科学中的问题。

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