伯克利 CS281a 统计学习理论
课程名称: Statistical Learning Theory
课程官网地址:2012年秋、2014年春
先修课程: 无
重要程度: ※※※※※
课程评点:
课程说明
本课程的主要重点是概率决策的理论和方法方面。我们将与应用领域建立联系,包括统计机器学习、信号处理、计算机视觉、自然语言处理、神经科学、通信理论和计算生物学。主题将包括:
- 检测理论、似然比检验、操作特性
- 估计理论,最大似然,贝叶斯
- 分类与回归
- 推理、批处理和增量方法的非线性优化
- 过滤和平滑
- 隐马尔可夫模型
- Graphical Models,连接树框架
- 指数家族
- 广义线性模型
- 因子模型
- 选型
- 正则化