EEN100 · Chalmers tekniska högskola
Statistik och maskininlärning i högre dimensioner
Ny kurs
Inga tentor än
Ladda upp dina tidigare tentor och få hjälp med att strukturera ditt studiematerial
Få dina tentauppgifter kategoriseradeBli guidad genom ditt studiematerialFå hjälp direkt med teori och tipsHåll koll på dina framsteg
Kurs info
HP
7.5
Språk
Engelska
Institution
elektroteknik
Lärandemål
- Kunna formulera grundläggande resultat om koncentrationsolikheter och om gränser för stora avvikelser
- Kunna använda dessa för att ge garantier för hur väl man kananvända data till att skatta kovariansmatriseranvända brusstörda linjära projektioner till att återfinna glesa linjära vektorerskatta en matris av låg rang från kännedom av delar av dess element
- använda data till att skatta kovariansmatriser
- använda brusstörda linjära projektioner till att återfinna glesa linjära vektorer
- skatta en matris av låg rang från kännedom av delar av dess element
Kursinnehåll
- Grundläggande verktyg från sannolikhetsteorinInledning: klassiska olikheter och gränsvärdessatserKoncentrationsolikehter för summor av oberoende stokastiska variabler: Hoeffding, Chernoff, Bernstein, sub-Gaussiska and sub-exponentiella fördelningarHögdimensionella stokastiska vektorer och stokastiska matriserKoncentration utan oberoendeLikformig stora talens lag: Rademacherkomplexitet and VC dimension
- Inledning: klassiska olikheter och gränsvärdessatser
- Koncentrationsolikehter för summor av oberoende stokastiska variabler: Hoeffding, Chernoff, Bernstein, sub-Gaussiska and sub-exponentiella fördelningar
- Högdimensionella stokastiska vektorer och stokastiska matriser
- Koncentration utan oberoende
- Likformig stora talens lag: Rademacherkomplexitet and VC dimension
- Användning inom maskinlärande, statistik och signalbehandlingSkattning av kovariansmatriserBeräkning av brusstörda glesa signalerPrincipalkomponentanalysSkattning av matriser men låg rangStickprovskomplexitet i teorin för statistiskt lärande
- Skattning av kovariansmatriser
- Beräkning av brusstörda glesa signaler
- Principalkomponentanalys
- Skattning av matriser men låg rang
- Stickprovskomplexitet i teorin för statistiskt lärande
Förutsättningar
- Grundläggande behörighet för avancerad nivå
Litteratur
Kursen kommer delvis att bygga på följande böcker:
Liknande kurser vid andra universitet
Gör som 15 000+ studenter och ta kontroll över ditt tentaplugg.
Kom igång gratis