Arvutiteaduse instituut
  1. Kursused
  2. 2016/17 sügis
  3. Erikursus masinõppes: Juhendamata õpe (MTAT.03.317)
EN
Logi sisse

Erikursus masinõppes: Juhendamata õpe 2016/17 sügis

Older Datamining Seminars: 2008k » 2008s » 2009k » 2009s » 2010k » 2011k » 2012s » 2014k » 2014s » 2014k

  • About
  • Timetable
  • Topics
  • Reading list
  • Results

Reading list

  • Machine Learning: A Probabilistic Perspective. Kevin P. Murphy, 2012.
  • The Expectation Maximization Algorithm: A short tutorial, Sean Borman, 2004.
  • Speech and Language Processing, Chapter 8. Daniel Jurafsky and James H. Martin, 2014.
  • Bayesian inference with tears, Kevin Knight, 2009.
  • Gibbs sampling for the uninitiated, Resnik and Hardisty, 2010.
  • Latent Dirichlet Allocation, Blei et al., 2003.
  • Tutorial: Variational inference for machine learning
  • High-Level Explanation of Variational Inference

Videos

  • MLSS2013, Non-parametric Bayes, lecture 1 - Introduction, Chinese Restaurant Process
  • MLSS2013, Non-parametric Bayes, lecture 2 - Dirichlet process, Pitman-Yor Process
  • MLSS2013, Non-parametric Bayes, lecture 3 - Indian Buffet process, hierarchial NPB models
  • Arvutiteaduse instituut
  • Loodus- ja täppisteaduste valdkond
  • Tartu Ülikool
Tehniliste probleemide või küsimuste korral kirjuta:

Kursuse sisu ja korralduslike küsimustega pöörduge kursuse korraldajate poole.
Õppematerjalide varalised autoriõigused kuuluvad Tartu Ülikoolile. Õppematerjalide kasutamine on lubatud autoriõiguse seaduses ettenähtud teose vaba kasutamise eesmärkidel ja tingimustel. Õppematerjalide kasutamisel on kasutaja kohustatud viitama õppematerjalide autorile.
Õppematerjalide kasutamine muudel eesmärkidel on lubatud ainult Tartu Ülikooli eelneval kirjalikul nõusolekul.
Tartu Ülikooli arvutiteaduse instituudi kursuste läbiviimist toetavad järgmised programmid:
euroopa sotsiaalfondi logo it akadeemia logo