Cours

MGT-448: Statistical inference and machine learning

Résumé

This course aims to provide graduate students a thorough grounding in the methods, theory, mathematics and algorithms needed to do research and applications in machine learning. The course covers topics from machine learning, classical statistics, and data mining.

Séances de cours

Enseignant·e·s

Source officielle

https://edu.epfl.ch/coursebook/fr/statistical-inference-and-machine-learning-MGT-448

Page Moodle

http://go.epfl.ch/MGT-448

À propos de ce résultat

Cette page est générée automatiquement et peut contenir des informations qui ne sont pas correctes, complètes, à jour ou pertinentes par rapport à votre recherche. Il en va de même pour toutes les autres pages de ce site. Veillez à vérifier les informations auprès des sources officielles de l'EPFL.

Graph Chat

Chattez avec Graph Search

Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.

AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.

Résumé

Séances de cours

Enseignant·e·s

Source officielle

https://edu.epfl.ch/coursebook/fr/statistical-inference-and-machine-learning-MGT-448

Page Moodle

http://go.epfl.ch/MGT-448

À propos de ce résultat

Séances de ce cours (47)

Introduction à la théorie des probabilités

Couvre les bases de la théorie des probabilités, y compris les définitions, les calculs et les concepts importants pour l'inférence statistique et l'apprentissage automatique.

Apprentissage supervisé : descente en dégradé

Couvre l'apprentissage supervisé avec des algorithmes de descente de gradient et leur justification statistique.

02 - part 1, Lecture

Distributions familiales exponentielles

Couvre les distributions familiales exponentielles, les paramètres naturels, les statistiques suffisantes et la régression logistique.

Inférence statistique : variables aléatoires

Couvre les variables aléatoires, les fonctions de probabilité, les attentes, les variances et les distributions conjointes.

Afficher plus

Cours associés (30)

PHYS-467: Machine learning for physicists

Machine learning and data analysis are becoming increasingly central in sciences including physics. In this course, fundamental principles and methods of machine learning will be introduced and practised. ...

EE-556: Mathematics of data: from theory to computation

This course provides an overview of key advances in continuous optimization and statistical analysis for machine learning. We review recent learning formulations and models as well as their guarantees

DH-406: Machine learning for DH

This course aims to introduce the basic principles of machine learning in the context of the digital humanities. We will cover both supervised and unsupervised learning techniques, and study and implement methods to analyze diverse data types, such as imag ...

CS-433: Machine learning

Machine learning methods are becoming increasingly central in many sciences and applications. In this course, fundamental principles and methods of machine learning will be introduced, analyzed and practically implemented. ...

CS-401: Applied data analysis

This course teaches the basic techniques, methodologies, and practical skills required to draw meaningful insights from a variety of data, with the help of the most acclaimed software tools in the data science world (pandas, scikit-learn, Spark, etc.) ...

Afficher plus