Advanced statistical inference高级统计推断课程知识点讲解

　　在当今数据爆炸式增长的社会中，统计学的重要性也是不言而喻了，针对这个方面，考而思的老师也是非常了解的，本次考而思就针对Advanced statistical inference高级统计推断课程这个方面来与同学们分享一下相关的资讯，有兴趣的同学可不要错过哦。

　　Advanced statistical inference高级统计推断课程侧重于从数据中学习和量化不确定性的原则，通过补充和丰富统计学习入门课程。特别是，该课程分为两个主要部分，对应于监督和无监督学习范式。材料的呈现遵循基于概率数据建模方法的共同线索，因此许多经典算法(如最小二乘法和k均值)可以被视为更一般的概率模型的推理问题的特殊情况。

　　采用概率视图还允许本课程为一类与神经网络和支持向量机具有密切联系的非参数模型派生推理算法。与统计学习导论课程类似，重点不在于方法的算法背景，而在于它们的数学和统计基础。该高级课程辅以实验课程，以指导学生设计和验证讲座期间开发的方法。

　　Advanced statistical inference高级统计推断课程设置为:

　　线性代数和微积分回顾、概率论概述、线性回归、线性分类、贝叶斯分类、用于非线性回归和分类的核方法、高斯混合物模型、主成分分析 (PCA) 和内核 PCA、狄利克雷过程、高斯过程、变分推理、马尔可夫链蒙特卡洛。

　　Advanced statistical inference高级统计推断课程学习成果：

　　能够识别组成给定概率模型的关键元素。

　　能够在给定机器学习问题的情况下识别不同概率模型的适用性。

　　能够使用适当的技术来派生实用的机器学习算法。

　　能够开发概念验证软件，以使用概率机器学习算法设置数据分析。

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