이용할 수 있는 강좌
Metode Bayesove statistike: Gaussovi procesi, Dirichletovi procesi, metode MCMC, strukturne aproksimacije. Globoko učenje: Boltzmannovi stroji, avtomatski kodirniki, konvolucijske nevronske mreže. Teorija učenja: učenje PAC, dimenzija VC. Druge izbrane teme: učenje z več jedri, učenje …
Napovedovanje: linearna regresija, logistična regresija, LDA/QDA, metoda najbližjih sosedov, ocene prileganja modela. Izbira spremenljivk in modelov: prečno preverjanje, metoda bootstrap, metode filter in wrapper. Napredni napovedovanje: bazne funkcije, zlepki, regularizacija, odločitvena …