課程簡介

介紹

  • 模式識別和機器學習概述
  • 在各個領域的關鍵應用
  • 模式識別在現代技術中的重要性

概率論、模型選擇、決策和資訊論

  • 模式識別中的概率論基礎
  • 模型選擇和評估的概念
  • 決策理論及其應用
  • 信息論基礎

概率分佈

  • 常見概率分佈概述
  • 分佈在建模數據中的作用
  • 在模式識別中的應用

用於回歸和分類的線性模型

  • 線性回歸簡介
  • 了解線性分類
  • 線性模型的應用和局限性

Neural Networks

  • 神經網路和深度學習的基礎知識
  • 訓練神經網路進行模式識別
  • 實例和案例研究

內核方法

  • 模式識別中的內核方法簡介
  • 支援向量機和其他基於內核的模型
  • 在高維數據中的應用

稀疏內核計算機

  • 理解模式識別中的稀疏模型
  • 模型稀疏性和正則化技術
  • 在數據分析中的實際應用

圖形模型

  • 機器學習中的圖形模型概述
  • 貝葉斯網路和瑪律可夫隨機場
  • 圖形模型中的推理和學習

混合模型和電磁鏡

  • 混合料模型簡介
  • 期望最大化 (EM) 演算法
  • 在聚類和密度估計中的應用

近似推斷

  • 複雜模型中的近似推理技術
  • 變分方法和蒙特卡洛抽樣
  • 在大規模數據分析中的應用

取樣方法

  • 抽樣在概率模型中的重要性
  • 瑪律可夫鏈蒙特卡洛 (MCMC) 技術
  • 在模式識別中的應用

連續潛在變數

  • 瞭解連續潛在變數模型
  • 在降維和數據表示中的應用
  • 實例和案例研究

順序數據

  • 順序數據建模簡介
  • 隱瑪律可夫模型及相關技術
  • 在時間序列分析和語音辨識中的應用

組合模型

  • 組合多個模型的技術
  • 集成方法和提升
  • 在提高模型精度方面的應用

摘要和後續步驟

最低要求

  • 對統計學的理解
  • 熟悉多元微積分和基本線性代數
  • 在概率方面有一定的經驗

觀眾

  • 數據分析師
  • 博士生、研究人員和從業人員
 21 時間:

人數


每位參與者的報價

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