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stat3888统计机器学课程辅导

作者：海马发布时间：2023-04-06 11:07:31

统计学习理论是一个从统计学和函数分析领域汲取的机器学习框架。统计学习理论处理的是基于数据寻找预测函数的统计推理问题。统计学习理论已经在计算机视觉、语音识别和生物信息学等领域获得了成功的应用。接下来为大家带来悉尼大学stat3888统计机器学课程辅导的主要内容。 stat3888统计机器学课程辅导

一、课程概览

数据科学是一个新兴的、固有的跨学科领域。这一领域的一套关键技能属于统计机器学习方法的范畴。本单元提供了一个机会，把你从统计学或数据科学专业学到的概念和技能结合起来，并把它们应用到与NUTM3888代谢控制论的联合项目中，统计学和数据科学的学生将与营养学的学生组成团队，使用统计机器学习方法解决一个现实世界的问题。

本单元将涵盖广泛的前沿监督和非监督学习方法，包括主成分分析、多变量测试、歧视分析、高斯图形模型、对数线性模型、分类树、K-近邻、K-均值聚类、层次聚类和逻辑回归。

在本单元中，你将继续理解和探索学科知识，同时通过基于项目的学习进行交流和合作;发现和解决问题，分析数据并向不同的听众交流你的发现。所有这些技能都受到雇主的高度重视。本单元将培养学生在跨学科团队中工作的能力，这对于未来的专业和研究途径都是至关重要的。

二、课程介绍

统计机器学习将统计学与计算科学--计算机科学、系统科学和优化相结合。统计机器学习的大部分议程是由科学和技术领域的应用问题驱动的，这些领域的数据流越来越大规模、动态和异质性，需要数学和算法的创造性来发挥统计方法的作用。生物信息学、人工智能、信号处理、通信、网络、信息管理、金融、博弈论和控制论等领域都受到了统计机器学习发展的极大影响。

统计机器学习领域也提出了现代统计学中一些最具挑战性的理论问题，其中最主要的是理解推理和计算之间的联系这一普遍问题。

统计机器学习研究建立在概率、数学统计、计算机科学和系统科学方面的世界级优势之上。此外，由于其跨学科性质，统计机器学习有助于在这些领域之间建立新的联系。

因此，接受统计机器学习的教育包括沉浸在广义的统计科学传统中，彻底参与令人兴奋的应用问题，并有机会帮助塑造统计的未来。

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