Açıklama
Ayırıcı analiz, temel bileşen analizi, destek vektör makineleri; tekrar eden çekirdek Hilbert uzayları ve çekirdek yöntemleri; sinir ağları; VC Teorisi, PAC öğrenme. Ek konular: Bayesçi modelleme, manifold öğrenme, boosting olabilir.
Kaynak metin orijinal dilinde
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.
Kaynaklar ve referanslar
Tarih ve kaynaklar bilgileri doğrulamanıza yardımcı olmak için saklanır. Okumayı kolaylaştırmak için çeviriler sunulmuştur; koşullar ve gereksinimler için resmi kaynak esas alınır.
Kaynak referans : https://calendar.carleton.ca/grad/courses/STAT/