机器学习案例分析

  • 创建时间: 2015-10-13
  • 6285
Name:机器学习案例分析
No.:74104ZSemester:春季学期
Hour:40Credit:2.0
Teacher:卿来云
Introduction:
　 
本课程为机器学习及模式识别课程学习内容的应用实践，主要通过设定一些经典/热点的机器学习研究问题，引导同学围绕自己的感兴趣的问题去思考、阅读文献、讨论、验证、报告自己工作成果等，培养学生搜索文献，总结归纳、发现问题、讨论思辨、动手实践、报告成果等各种研究能力，为进入课题研究阶段打下坚实的基础。
Content:
　 
第一个章 马尔科夫链蒙特卡洛（Markov Chain Monte Carlo）技术
Gibbs Sampler及应用、粒子滤波及应用
第二个问题产生式模型和判别式模型
常用产生式模型和判别式模型及其应用
第三章 集成机器学习
Bagging算法和Boosting算法基本原理及应用
第四章 核方法
Material:
　 
[1] Khalid Sayood，Introduction to Data Compression, 3rd Edition, Morgan Kaufmann，2006. 


[2] Some recent papers distribute on class.
References: