기계학습입문

고려대학교
알란 유일

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주제분류

자연과학 >생물ㆍ화학ㆍ환경 >생명과학
등록일자

2010.09.28

조회수

10,285
평점

1/5.0 (1)

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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Parametric Methods (2) -2

차시별 강의

1.	Parametric Methods (2) -2
2.	Parametric Methods (3)	2010-10-19
3.	Parametric Methods (4)	2010-10-19 (2)
4.	Multivariate Methods (1) -1	2010-10-21 (1)
5.	Multivariate Methods (1) -2	2010-10-21 (2)
6.	Dimension Reduction:Principle Component Analysis (1) -1	2010-11-09
7.	Dimension Reduction:Principle Component Analysis (1) -2	2010-11-09
8.	Dimension Reduction:Principle Component Analysis (2) -2
9.	Dimension Reduction:Principle Component Analysis (2) -1	2010-11-11
10.	Dimension Reduction:Singular Value Decomposition (1)	2010-11-16
11.	Dimension Reduction:Singular Value Decomposition (2)	2010-11-18
12.	Dimension Reduction: Fishers LDA (1)	2010-11-23
13.	Dimension Reduction: Fishers LDA (2)	2010-11-25
14.	Dimension Reduction: Fishers LDA (3)	2010-11-30
15.	Clustering	2010-12-02
16.	Clustering cont (1)	2010-12-07
17.	Clustering cont (2)	2010-12-09
18.	Introduction to the Machine Learning (1)	10. 9. 7
19.	Introduction to the Machine Learning (2)	10. 9. 9
20.	Supervised Learning (1)	10. 9. 14
21.	Supervised Learning (2)	10. 9. 16
22.	VC- Dimension	10. 09. 30
23.	Bayesian Decision Theory (1)	10. 10. 05
24.	Bayesian Decision Theory (2)	10. 10. 07
25.	Parametric Methods (1) -1	10. 10. 12
26.	Parametric Methods (1) -2	10. 10. 12
27.	Parametric Methods (2) -1	10. 10. 14