| Ders Adı | : | Machine Learning | ||||||
| Ders Kodu | : | BILL 5190 | ||||||
| Ders İçeriği (Türkçe) | : | Introduction; Probability Theory; Bayesian Decision Theory; Estimation; Nonparametric Methods; Linear Discriminations; Adaptive Basis Function Models; Unsupervised Learning; Clustering; Kernel Machines; Graphical Models; Hidden Markov Models, Reinforcement Learning; Design and Analysis of Machine Learning Experiments. | ||||||
| Ders İçeriği (İngilizce) | : | Giriş; Olasılık Teorisi; Bayes Karar Teorisi; Kestirim; Dağılımdan Bağımsız Yöntemler; Doğrusal Ayırtaçlar; Uyarlamalı Temel Fonksiyon Modelleri; Danışmansız Öğrenme; Kümeleme; Çekirdek Makinalar; Grafiksel Modeller; Saklı Markov Modelleri; Pekiştirmeli Öğrenme; Deney Tasarımı ve Sonuçlarının Çözümlenmesi. | ||||||
| Ders Saati | : |
|
||||||
| Ders Kredisi | : | 3 |