설명
판별분석, 주성분분석, 서포트 벡터 머신; 재생핵 힐버트 공간 및 커널 방법; 신경망; VC 이론, PAC 학습. 추가 주제로는 베이지안 모델링, 매니폴드 학습, 부스팅이 포함될 수 있음.
원문 참조 텍스트
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.
출처 및 참고문헌
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출처 참조 : https://calendar.carleton.ca/grad/courses/STAT/