Descripción
Análisis discriminante, análisis de componentes principales, máquinas de vectores de soporte; espacios de Hilbert de núcleos reproducientes y métodos kernel; redes neuronales; teoría VC, aprendizaje PAC. Otros temas adicionales pueden incluir: modelado bayesiano, aprendizaje de variedades, boosting.
Texto de referencia en su idioma de origen
Discriminant analysis, principal component analysis, support vector machines; reproducing kernel Hilbert spaces and kernel methods; neural networks; VC Theory, PAC learning. Additional topics may include: Bayesian modelling, manifold learning, boosting.
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://calendar.carleton.ca/grad/courses/STAT/