説明
木／グラフ、時系列、ウェブ／テキスト、ストリーム、時空間、高次元、多変量時系列、混合モードなどの複雑なデータ構造とデータの最近の文献からのトピック；クラスタリング（EM、トピックモデリング、ファジー）、SVM；マルチラベル学習；ディープラーニング；学習器の組み合わせ、ネットワーク分析／リンク予測／グラフィカルモデル（ベイズ、マルコフネットワーク）；異常検知。
原語による参照テキスト
Topics from recent literature on mining complex data structures and data such as: tree/graph, sequence, web/test, stream, spatiotemporal, high-dimensional, multivariate time series, mixed-mode; clustering (EM, topic modeling, fuzzy), SVM; multi-label learning; deep learning; combining learners, network analysis/link prediction/graphical models (Bayesian, Markov networks); anomaly detection.
出典と参照
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出典の参照 : https://calendar.carleton.ca/grad/courses/STAT/