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UCL - Comp0080 图形模型 考试&作业&论文辅导

UCL - Comp0080 图形模型 考试&作业&论文辅导

课程简介:


UCL- Comp0080 图形模型课程介绍了概率建模的基本原理,涵盖了广泛的理论格局,并旨在涵盖核心教科书的前12章中的大部分内容。该课程的重点是离散变量的概率建模。


课程目标:


该课程旨在使学生能够构建概率模型,学习参数并执行推理。这构成了更广泛的科学中许多模型的基础,学生应该能够为各种相关领域的应用开发新颖的模型。


课程学习成果:


成功完成此课程后,学生将能够:

1. 理解贝叶斯推理的基本原理。

2. 使用贝叶斯网络构建概率模型。

3. 理解定向和无向图形模型的基本概念。

4. 在单独连接的图中进行推断。

5. 应用隐藏的马尔可夫模型进行推理。

6. 理解接线树算法的原理。

7. 在不确定性下做出决策,并了解马尔可夫决策过程。

8. 学习如何通过缺少数据进行学习。

9. 使用采样的近似推断方法进行模型推理。


课程学习内容:


该课程涵盖以下主题:


  • 贝叶斯推理

  • 贝叶斯网络

  • 定向和无向图形模型

  • 单独连接的图中的推断

  • 隐藏的马尔可夫模型

  • 接线树算法

  • 在不确定性下做出决策

  • 马尔可夫决策过程

  • 通过缺少数据学习

  • 使用采样的近似推断


课程所需条件:


为了有资格选择此课程作为可选或选修课,学生必须满足以下条件:

1. 在计划和年度学习年份中注册该模块。

2. 具备对线性代数、多元微积分以及数学概率有一定的了解和能力。

3. 熟悉编写高级语言以完成课程评估,强烈建议学生熟练掌握Python编程(提供Matlab和Julia中的部分工具)。


如需了解有关UCL-图形模型课程辅导以及其他英国课程辅导的详细信息,请随时咨询DR.D留学生辅导机构。