Mô tả
Phân tích phân biệt, phân tích thành phần chính, máy hỗ trợ véc-tơ; không gian Hilbert nhân bản và các phương pháp kernel; mạng nơ-ron; Lý thuyết VC, học PAC. Các chủ đề bổ sung có thể bao gồm: mô hình hóa Bayes, học manifold, boosting.
Văn bản tham chiếu bằng ngôn ngữ gốc
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.
Nguồn và tham khảo
Ngày và nguồn được giữ lại để giúp bạn kiểm tra thông tin. Các bản dịch được cung cấp để dễ đọc; nguồn chính thức là tham chiếu cho các điều kiện và yêu cầu.
Nguồn tham khảo : https://calendar.carleton.ca/grad/courses/STAT/