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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:
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