描述
介绍基于经验数据自动学习关系的方法。包括监督与无监督机器学习的主题，以及对特定算法及其应用的深入了解。机器学习系统性能的评估与量化。讨论数据伦理。
先修课程
- 先修课程：COMP 2402 以及（COMP 2404 或 SYSC 3010 或 SYSC 3110）并且 COMP 2804 以及（MATH 1104 或 MATH 1107）。
条件与方式
- 不另计入学分：不另计入学分 COMP 4105（已停止开设）、SYSC 4415。
- 先修课程：COMP 2402 以及（COMP 2404 或 SYSC 3010 或 SYSC 3110）并且 COMP 2804 以及（MATH 1104 或 MATH 1107）。
- 每周讲课三小时。
原文参考文本
An introduction to methods for automated learning of relationships on the basis of empirical data. Includes topics in supervised and unsupervised machine learning and deeper knowledge of specific algorithms and their applications. Evaluation and quantification of performance of ML systems. Discussion of data ethics.
- Prerequisite(s): COMP 2402 and ( COMP 2404 or SYSC 3010 or SYSC 3110 ) and COMP 2804 and ( MATH 1104 or MATH 1107 ).
- Precludes additional credit for Precludes additional credit for COMP 4105 (no longer offered), SYSC 4415 .
- Lectures three hours a week.
来源与参考
为帮助您核实信息，保留了日期和来源。为便于阅读提供了翻译；以官方来源为准，查看条件和要求。
来源参考 : https://calendar.carleton.ca/undergrad/courses/COMP/