SCMA446 : Machine Learning


Introduction to learning framework, Empirical risk minimization, Uniform convergence and complexity, Linear model and Perceptron, k-nearest neighbor models, Support vector machine, Kernel methods, Probabilistic models, Decision tree models, Neural network model.


การแนะนำโครงสร้างการเรียนรู้ การทำความเสี่ยงเชิงประจักษ์ให้น้อยสุด การลู่เข้าเอกรูปและความซับซ้อน แบบจำลองเชิงเส้นและเพอร์เซปตรอน แบบจำลองเพื่อนบ้านใกล้สุดแบบ เค เครื่องเวคเตอร์สนับสนุน วิธีแก่นกลาง แบบจำลองเชิงความน่าจะเป็น แบบจำลองต้นไม้การตัดสินใจ แบบจำลองเครือข่ายเส้นประสาท


Course information

Textbooks

Lectures


Introduction to Machine Learning and its Applications
  • Real-world applications
  • Mathematical definition
  • Types of learning problems
Lecture note
Supervised Learning
Lecture note, Assignment I

Useful Links


Online Resources



Krikamol.com is © copyright 2009. All rights reserved.