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고려대학교
알란 유일

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주제분류

공학 >컴퓨터ㆍ통신 >정보통신공학
강의학기

2012년 2학기

조회수

15,475

이 과정은 기계 학습 분야에 널리 적용되고 있는 Concept Learning, Decision Trees, Learning Theory, Instance-Based Learning, Genetic Algorithm, Rule Learning, Analytical Learning, Reinforcement Learning 등 여러 가지 기계 학습 알고리즘을 고찰함.

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Introduction to Machine Learning

차시별 강의

1.		Introduction to Machine Learning
2.		Bayes Decision Theory
		Bayes Decision Theory (Cont)
3.		Learning Probability Distributions
		Maximum Entropy
4.		Model Selection
		Principle Component Analysis(PCA)
5.		Fishers Linear Discriminant
		Non-parametric Learning
6.		The Nearest Neighbor Decision Rule
		Clustering, K-means, and EM, Exponential EM Example & Decision Trees,
7.		Linear Classifiers and Perceptrons
		Linear Separation: Margins & Duality
8.		Kernel Trick
9.		AdaBoost (1)
		AdaBoost (2)
10.		Multilayer Perceptrons (1)
		Multilayer Perceptrons (2)
11.		Learning as Function Approximation
		Multi-class Support Vector Machine
12.		Multidimensional Scaling
		Spectral Clustering
13.		Non-Linear Dimension Reduction
		Probability Distribution on Graphs