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UCL - Comp0086 概率和无监督学习 考试&作业&论文辅导

UCL - Comp0086 概率和无监督学习 考试&作业&论文辅导

课程简介


该模块旨在为学生提供统计建模和无监督学习技术的深入介绍。它涵盖了建模的概率方法,以及这些方法与编码理论和贝叶斯统计的关系。课程将涵盖各种潜在变量模型,包括混合模型(用于聚类)、降维方法、时间序列模型(如隐藏的马尔可夫模型,用于语音识别和生物信息学)、独立组件分析、层次结构模型和非线性模型。此外,课程还将介绍概率图形模型(如贝叶斯网络和马尔可夫网络)的基础,作为无监督建模的总体框架。学生将了解马尔可夫链蒙特卡洛采样方法和推理的变异近似值。如果时间允许,学生还将了解概率(或贝叶斯)机器学习中的其他主题。


课程目标


通过本课程,学生将能够:

1. 理解无监督学习系统的理论。

2. 深入了解无监督学习中使用的主要模型,并了解概率模型中精确和近似推断的方法。

3. 识别哪些模型适用于机器学习方法的不同现实应用。


课程学习成果


成功完成该模块后,学生将能够:

1. 理解贝叶斯学习和回归的基础。

2. 熟悉潜在变量模型,包括混合模型和因子模型。

3. 掌握期望最大化(EM)算法的运用。

4. 理解时间序列模型,包括隐藏的马尔可夫模型和状态空间模型。

5. 掌握光谱学习的基本原理。

6. 熟悉概率模型的图形表示,信念传播和信息传递等技术。

7. 掌握模型选择、超参数优化和高斯过程回归等相关技术。


课程学习内容


- 贝叶斯学习和回归基础

- 潜在变量模型:混合模型和因子模型

- 期望最大化(EM)算法

- 时间序列模型:隐藏的马尔可夫模型和状态空间模型

- 光谱学习

- 概率模型的图形表示

- 信念传播、交界树和信息传递

- 模型选择、超参数优化和高斯过程回归


课程所需条件


为了有资格选择此模块作为可选或选修课,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. 具有统计学、微积分、线性代数和计算机科学方面的良好背景。

3. 具有良好的MATLAB或OCTAVE技能,或愿意在这些方面进行学习。


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