Dino Sejdinovic - Statistical Machine Learning


统计机器学习
Statistical Machine Learning
 
  • 课题背景
统计推断是使用来自该总体的一个子集或样本的数据得出关于整个总体特征的结论的过程。简单随机抽样是一种抽样方法,它保证了总体中n个成员的每个组合都有相等的被选择的机会。

  • 课题内容
这门课程旨在带领学生了解如何在统计模型的上下文中解释数据。工作知识和对基于模型的统计推断的关键要素的理解,包括对贝叶斯方法和频率方法之间的相似性、关系和区别的认识。

  • 导师信息

Dino Sejdinovic
牛津大学统计学终身教授
(1)牛津大学曼斯菲尔德学院首席研究员
(2)牛津大学KIPS(内核和信息处理系统)研究组领导人
(3)曾担任金融服务行业-数据科学高级资深顾问

  • 任职大学
牛津大学是英国牛津的一所研究型大学。牛津大学的历史和影响力使它成为世界上最负盛名的大学之一。它拥有世界上最古老的大学博物馆、世界上最大的大学出版社和全国最大的学术图书馆系统。该大学被大多数国际和主要的国家排行榜列为最好的高等教育机构之一。 牛津大学培养了许多著名的校友,包括28位英国首相和世界各地的许多国家和政府首脑。截至2019年10月,牛津大学共有72位诺贝尔奖获得者、3位菲尔兹奖获得者和6位图灵奖获得者在牛津大学学习、工作或举办访问学者奖学金,而牛津大学校友则获得了160枚奥运奖牌。牛津大学是众多奖学金的发源地,包括罗兹奖学金(Rhodes Scholarship),这是最古老的国际研究生奖学金项目之一。