統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論是一個從統(tǒng)計學(xué)和函數(shù)分析領(lǐng)域汲取的機器學(xué)習(xí)框架。統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論處理的是基于數(shù)據(jù)尋找預(yù)測函數(shù)的統(tǒng)計推理問題。統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論已經(jīng)在計算機視覺、語音識別和生物信息學(xué)等領(lǐng)域獲得了成功的應(yīng)用。接下來為大家?guī)硐つ岽髮W(xué)stat3888統(tǒng)計機器學(xué)課程輔導(dǎo)的主要內(nèi)容。

一 、課程概覽

數(shù)據(jù)科學(xué)是一個新興的、固有的跨學(xué)科領(lǐng)域。這一領(lǐng)域的一套關(guān)鍵技能屬于統(tǒng)計機器學(xué)習(xí)方法的范疇。本單元提供了一個機會，把你從統(tǒng)計學(xué)或數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)學(xué)到的概念和技能結(jié)合起來，并把它們應(yīng)用到與NUTM3888代謝控制論的聯(lián)合項目中，統(tǒng)計學(xué)和數(shù)據(jù)科學(xué)的學(xué)生將與營養(yǎng)學(xué)的學(xué)生組成團隊，使用統(tǒng)計機器學(xué)習(xí)方法解決一個現(xiàn)實世界的問題。

本單元將涵蓋廣泛的前沿監(jiān)督和非監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，包括主成分分析、多變量測試、歧視分析、高斯圖形模型、對數(shù)線性模型、分類樹、K-近鄰、K-均值聚類、層次聚類和邏輯回歸。

在本單元中，你將繼續(xù)理解和探索學(xué)科知識，同時通過基于項目的學(xué)習(xí)進行交流和合作;發(fā)現(xiàn)和解決問題，分析數(shù)據(jù)并向不同的聽眾交流你的發(fā)現(xiàn)。所有這些技能都受到雇主的高度重視。本單元將培養(yǎng)學(xué)生在跨學(xué)科團隊中工作的能力，這對于未來的專業(yè)和研究途徑都是至關(guān)重要的。

二、課程介紹

統(tǒng)計機器學(xué)習(xí)將統(tǒng)計學(xué)與計算科學(xué)--計算機科學(xué)、系統(tǒng)科學(xué)和優(yōu)化相結(jié)合。統(tǒng)計機器學(xué)習(xí)的大部分議程是由科學(xué)和技術(shù)領(lǐng)域的應(yīng)用問題驅(qū)動的，這些領(lǐng)域的數(shù)據(jù)流越來越大規(guī)模、動態(tài)和異質(zhì)性，需要數(shù)學(xué)和算法的創(chuàng)造性來發(fā)揮統(tǒng)計方法的作用。生物信息學(xué)、人工智能、信號處理、通信、網(wǎng)絡(luò)、信息管理、金融、博弈論和控制論等領(lǐng)域都受到了統(tǒng)計機器學(xué)習(xí)發(fā)展的極大影響。

統(tǒng)計機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域也提出了現(xiàn)代統(tǒng)計學(xué)中一些最具挑戰(zhàn)性的理論問題，其中最主要的是理解推理和計算之間的聯(lián)系這一普遍問題。

統(tǒng)計機器學(xué)習(xí)研究建立在概率、數(shù)學(xué)統(tǒng)計、計算機科學(xué)和系統(tǒng)科學(xué)方面的世界級優(yōu)勢之上。此外，由于其跨學(xué)科性質(zhì)，統(tǒng)計機器學(xué)習(xí)有助于在這些領(lǐng)域之間建立新的聯(lián)系。

因此，接受統(tǒng)計機器學(xué)習(xí)的教育包括沉浸在廣義的統(tǒng)計科學(xué)傳統(tǒng)中，徹底參與令人興奮的應(yīng)用問題，并有機會幫助塑造統(tǒng)計的未來。

以上就是關(guān)于stat3888統(tǒng)計機器學(xué)課程輔導(dǎo)的全部內(nèi)容，海馬課堂專業(yè)課程輔導(dǎo)，2100+嚴選碩博學(xué)霸師資，針對學(xué)生的薄弱科目和學(xué)校教學(xué)進度，匹配背景相符的導(dǎo)師，根據(jù)學(xué)生情況進行1V1專屬備課，上課時間靈活安排，中英雙語詳細講解課程中的考點、 難點問題，并提供多方位的課后輔導(dǎo)，輔助學(xué)生掌握全部課程知識，補足短板。