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Descrição
Bayesian and causal Bayesian Networks Representação (fatoração de distribuições de probabilidade conjuntas, exploração de independência probabilística, d-separation, I-map, naive Bayes); aprendizado de parâmetros (estimativa de máxima verossimilhança, estimação bayesiana de parâmetros); aprendizado de estrutura (abordagens restritivas e baseadas em scores, média bayesiana de modelos); aprendizado com dados incompletos (aprendizado de parâmetros e de estrutura, aprendizado com variáveis ocultas); redes bayesianas causais (intervenção, SCMs, inferência, aprendizado); Inferência. Uso de R ou Python. Aulas, 3 horas por semana; laboratório/tutorial, 1 hora por semana. Pré-requisito(s): STAT 3P85 ou permissão do instrutor CO-OP COURSES
Pré-requisitos
- Pré-requisito(s): STAT 3P85 ou permissão do instrutor CO-OP COURSES
Condições e modalidades
- Pré-requisito(s): STAT 3P85 ou permissão do instrutor CO-OP COURSES
Texto de referência na sua língua de origem
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
Fontes e referências
As datas e as fontes são mantidas para ajudá-lo a verificar os dados. As traduções são propostas para facilitar a leitura; a fonte oficial é a referência para condições e exigências.
Fonte de referência : https://brocku.ca/webcal/2024/undergrad/math.html