هذا المرجع يصف الكتالوج المشار إليه. راجع المؤسسة لتأكيد العرض الحالي والشروط المطبقة على فصلك الدراسي.
الوصف
الإحصاء الحاسوبي التصنيف: الانحدار اللوجستي، التحليل التمييزي الخطي والتربيعي؛ طرق إعادة المعاينة: التحقق المتقاطع والـ bootstrap؛ اختيار نموذج الخطّي والتنظيم: اختيار المتغيرات الفرعي، طرق الانكماش، طرق تقليل الأبعاد، اعتبارات في الأبعاد العالية؛ الانحدار غير الخطي: انحدار كثير الحدود، تقاطعات الانحدار (regression splines)، تقاطعات السلسلة الملساء، الانحدار المحلي والنماذج الإضافية المعممة؛ طرق قائمة على الأشجار: أشجار القرار، التجميع (bagging)، الغابات العشوائية، والتعزيز (boosting)؛ آلات دعم المتجهات: مصنف الحد الأقصى للهامش، مصنفات دعم المتجهات، آلات دعم المتجهات (SVMs)، SVMs لأكثر من فئتين؛ التعلم غير المراقب: تحليل المكونات الرئيسية، طرق التجميع. محاضرات، 3 ساعات أسبوعيًا؛ مختبر، 1 ساعة أسبوعيًا. قيد: مفتوح لطلبة تخصصات علوم البيانات والتحليلات فقط. متطلب سابق: واحد من STAT 3P82 وSTAT 3P86 أو STAT (DASA) 3P87 أو إذن المحاضر.
المقررات السابقة
- متطلب سابق: واحد من STAT 3P82 وSTAT 3P86 أو STAT (DASA) 3P87 أو إذن المحاضر.
الشروط والإجراءات
- قيد: مفتوح لطلبة تخصصات علوم البيانات والتحليلات فقط.
- متطلب سابق: واحد من STAT 3P82 وSTAT 3P86 أو STAT (DASA) 3P87 أو إذن المحاضر.
نص المرجع بلغته الأصلية
Computational Statistics Classification: logistic regression, linear and quadratic discriminant analysis; Resampling methods: cross-validation and bootstrap; Linear model selection and regularization: subset selection, shrinkage methods, dimension reduction methods, considerations in high dimensions; Nonlinear regression: polynominal regression, regression splines, smoothing splines, local regression and generalized additive models; Tree-based methods: decision trees, bagging, random forests, and boosting; Support vector machines: maximal margin classifier, support vector classifiers, support vector machines (SVMs), SVMs with more than two classes; Unsupervised learning: principal component analysis, clustering methods. Lectures, 3 hours per week; Lab, 1 hour per week Restriction: open to Data Sciences and Analytics majors only Prerequisite(s): one of STAT 3P82 and STAT 3P86 or STAT (DASA ) 3P87 or permission of the instructor
- Prerequisite(s): one of STAT 3P82 and STAT 3P86 or STAT (DASA ) 3P87 or permission of the instructor
- Restriction: open to Data Sciences and Analytics majors only
المصادر والمراجع
يتم الاحتفاظ بالتواريخ والمصادر لمساعدتك في التحقق من المعلومات. تُعرض ترجمات لتسهيل القراءة؛ المصدر الرسمي هو المرجع للشروط والمتطلبات.
مرجع المصدر : https://brocku.ca/webcal/2024/undergrad/math.html