MAT 555E - Statistical Data Analysis for Computational Sciences

Course Objectives

Uygulamalı ve hesaplamalı bilimler konusunda çalışan yüksek lisans öğrencilerine ihtiyaçları olan temel veri bilimi araçlarını ve algoritmalarını öğretmek.

Course Description

Temel istatistik ve hipotez testleri. İstatistik, makine öğrenmesi ve veri bilimi arasındaki farklar. Optimizasyon teknikleri. En küçük kareler regresyonu. Düzenleme. Kenar ve lasso regresyonları. Lojistik ve probit regresyonları. PCA, LDA, SVM. Öbekleme ve sınıflandırma. Hiyerarşik sınıflandırma. K-NN ve k-ortalamalar algoritmaları. Entropi ve Gini. Karar ağaçları ve gelişigüzel ormanlar algoritmaları. Bayes kuralı ve basit Bayes sınıflandırma algoritması. Perceptron. Hesap çizgeleri ve yapay sinir ağları. Örnekler. Hopefield ağları, Boltzmann makinaları ve sınırlı Boltzmann makinaları.