澳洲统计机器学习COMP90051Statistical Machine Learning课程介绍

统计机器学习

COMP90051

Statistical Machine Learning

学习目标

课程内容：

随着金融和生物学等领域以及web上可用数据量的指数级增长，现在越来越需要能够检测数据中有趣模式的方法，以及基于精选数据集对新数据点进行分类的方法。学习方法提供了自动进行这种分析的手段，并有助于增强对一般过程的理解或对未来事件的预测。

本课程涵盖的内容涉及监督学习，半监督和主动学习，无监督学习，核方法，概率图形模型，分类器组合，神经网络。课程旨在通过理论方法和将这些方法应用于现实世界问题的实践经验的结合，向研究生介绍机器学习。

课程涵盖了以下主题：线性模型，支持向量机，随机森林，AdaBoost，堆叠，多视图学习，深度神经网络，无/有向概率图形模型(贝叶斯网和马尔可夫随机场)，隐马尔可夫模型，主成分分析，核方法。

学习成果：

完成本课程后，学生应该能够：

1、描述一系列机器学习算法；

2、设计、实施和评估学习系统，以解决现实世界的问题。

课程评估：

1、两个项目，第7周和第11周截止，50%。

2、在线测验，两周一次，根据6次测验中最好的5次成绩评分，10%。

3、期末考试，2小时，40%。

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