Arvutiteaduse instituut
  1. Kursused
  2. 2019/20 kevad
  3. Masinõpe II (LTAT.02.004)
EN
Logi sisse

Masinõpe II 2019/20 kevad

Previous years: 2019 » 2017 » 2016 » 2014 » 2013 » 2012 » 2008

  • Main
  • Roadmap
  • Github
  • Videos
  • Homework
  • Exam
  • Piazza forum
  • Grading
  • Supporting Materials
  • Upload

Homework points

Link to the table

Requirements to solutions

  • To be specified
  • Requirements to solutions of home exercises!
  • Add links to example solutions

Homeworks

  • 15.02 - 22.02: I. Performance measures
    • Empirical risk and its variability
    • Convergence of empirical risk to true risk
    • Bias-variance trade-off in performance estimation
    • Applications of crossvalidation algorithms
    • Confidence intervals for crossvalidation estimates
    • Different flavours of bootstrapping algorithms
    Homework:
    • You can get up to 15 points from the homework exercises.
    • Nominal score for the homework is 10 points.
    • There are no restrictions how you choose exercises.
Sellele ülesandele ei saa hetkel lahendusi esitada.
  • 29.02 - 13.03: II. Basics of probabilistic modelling
    • True meaning of confidence intervals
    • Quantile-Quantile plot and its confidence envelope
    • Probability distributions over real-valued functions
      • Confidence envelopes for predictors
      • Confidence envelopes for ROC curves
    • Bayesian inference and its internal consistency
    • Naive-Bayes classification
    • Markov chains and detection of abnormal words
Sellele ülesandele ei saa hetkel lahendusi esitada.
  • 15.03 - 22.03: III. Sequence models and belief propagation
    • Markov chains with discrete state space
    • Hidden Markov models with discrete state space and discrete observations
    • Hidden Markov models with discrete state space and continuous observations
    • General framework for belief propagation: prior, likelihood and marginal posterior
    • Higher-order hidden Markov models and their applications.
Sellele ülesandele ei saa hetkel lahendusi esitada.
  • 25.03 - 16.04: IV. Direct applications of normal distributions
Sellele ülesandele ei saa hetkel lahendusi esitada.
  • 25.03 - 16.04: V. Normal distributions and affine projections
5. Affine data projections
Sellele ülesandele ei saa enam lahendusi esitada.
  • 24.04 - 03.05: VI. Model-based clustering
6. Hard clustering
Sellele ülesandele ei saa enam lahendusi esitada.
  • 05.05 - 24.05: VII. Expectation-Maximisation algorithm
7. Soft clustering and EM-algorithm
Sellele ülesandele ei saa enam lahendusi esitada.
  • 05.05 - 24.05: VIII. Expectation-Maximisation algorithm and sequential data
8. EM algorithm and sequential data
Sellele ülesandele ei saa enam lahendusi esitada.
  • 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.
Courses’i keskkonna kasutustingimused