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Description
Bayesian and causal Bayesian Networks Représentation (factorisation des distributions de probabilité conjointes, exploitation des indépendances probabilistes, d-séparation, I-map, naive Bayes) ; apprentissage des paramètres (estimation du maximum de vraisemblance, estimation bayésienne des paramètres) ; apprentissage de la structure (approches contraignantes et basées sur des scores, moyenne bayésienne de modèles) ; apprentissage avec données incomplètes (apprentissage des paramètres et de la structure, apprentissage avec variables cachées) ; réseaux bayésiens causaux (intervention, SCMs, inférence, apprentissage) ; Inférence. Utilisation de R ou Python. Cours magistraux, 3 heures par semaine ; laboratoire/TD, 1 heure par semaine. Préalable(s) : STAT 3P85 ou permission de l'instructeur. CO-OP COURSES
Préalables
- Préalable(s) : STAT 3P85 ou permission de l'instructeur. CO-OP COURSES
Conditions et modalités
- Préalable(s) : STAT 3P85 ou permission de l'instructeur. CO-OP COURSES
Texte de référence dans sa langue d’origine
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
Sources et références
Les dates et les sources sont conservées pour vous aider à vérifier les renseignements. Les traductions sont proposées pour faciliter la lecture; la source officielle fait référence pour les conditions et les exigences.
Référence source : https://brocku.ca/webcal/2024/undergrad/math.html