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Descripción
Redes Bayesianas y Bayesianas Causales Representación (factorización de distribuciones de probabilidad conjuntas, explotación de la independencia probabilística, d-separación, I-map, naive Bayes); aprendizaje de parámetros (estimación por máxima verosimilitud, estimación bayesiana de parámetros); aprendizaje de estructura (enfoques con restricciones y basados en puntuación, promediación de modelos bayesianos); aprendizaje con datos incompletos (aprendizaje de parámetros y estructura, aprendizaje con variables ocultas); redes bayesianas causales (intervención, SCMs, inferencia, aprendizaje); Inferencia. Uso de R o Python. Clases magistrales, 3 horas por semana; laboratorio/tutorial, 1 hora por semana. Requisito(s): STAT 3P85 o permiso del instructor. CURSOS CO-OP
Prerrequisitos
- Requisito(s): STAT 3P85 o permiso del instructor. CURSOS CO-OP
Condiciones y modalidades
- Requisito(s): STAT 3P85 o permiso del instructor. CURSOS CO-OP
Texto de referencia en su idioma de origen
Bayesian and causal Bayesian Networks Representation (factorizing joint probabilistic distributions, exploiting probabilistic independence, d- separation, I-map, naive Bayes); parameter learning (maximum likelihood estimation, Bayesian parameter estimation); structure learning (constrained and score-based approaches, Bayesian model averaging); learning with incomplete data (parameter and structure learning, learning with hidden variables); causal Bayesian networks (intervention, SCMs, inference, learning); Inference. Use of R or Python. Lectures, 3 hours per week; lab/tutorial, 1 hour per week Prerequisite(s): STAT 3P85 or the permission of the instructor CO-OP COURSES
- Prerequisite(s): STAT 3P85 or the permission of the instructor CO-OP COURSES
Fuentes y referencias
Se conservan las fechas y las fuentes para ayudarle a verificar la información. Las traducciones se proponen para facilitar la lectura; la fuente oficial es la referencia para las condiciones y los requisitos.
Referencia de la fuente : https://brocku.ca/webcal/2024/undergrad/math.html