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Monk 강의 회차 나눔

2016.12.12 07:21

연구실 조회 수:179 추천:2

1회차

Mamimum Likilihood estimation
(4.1 ~ 4.5)

2회차
Exponential Families
(5.1 ~ 5.4)

3회차
Maximize a posterior estimation, bayesian Inference
(6.1 ~ 7.2)

4회차 ★
Bayesian Inference(Conjugate Priors, various distribution)
(7.3 ~ 7.10)

5회차
Naive Bayes Classification
(8.1 ~ 8.6)

6회차
Linear Regression
(9.1 ~ 9.7)

7회차 ★
Bayesian Linear Regression
(10.1 ~ 10.7)

8회차 - 어렵지만 이렇다는게 있다고 넘어가도됨
Decision Theory
(11.1 ~ 11.8)

9회차 - 어렵지만 이렇다는게 있다고 넘어가도됨
Model Selection
(12.1 ~ 12.8)

10회차
Directed graphical models 1
(13.1~13.7)

11회차 ★
Graphical model 2
(13.8 ~ 13.13)

12회차 - 쉬어가는 주
Markov model
(14.1 - 14.5)

13회차 ★
Markov model
(14.6 - 14.12)

14회차 ★
Logicstic regression 1
(15.1 - 15.7)

15회차
Clustering 1
(16.1 - 16.6)

16회차
Clustering 2
(16.7 - 16.13)