Arvutiteaduse instituut
  1. Kursused
  2. 2020/21 kevad
  3. Masinõpe II (LTAT.02.004)
EN
Logi sisse

Masinõpe II 2020/21 kevad

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

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

Homework points

  • Please follow requirements to home exercises!

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.
1. Homework 1
Sellele ülesandele ei saa enam 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
2. Statistics and probabilities
Sellele ülesandele ei saa enam 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.
3. Sequence models
Sellele ülesandele ei saa enam lahendusi esitada.
  • 25.03 - 16.04: IV. Direct applications of normal distributions
4. Normal distribution
Sellele ülesandele ei saa enam lahendusi esitada.
  • 25.03 - 16.04: V. Normal distributions and affine projections
5. Affine transformations
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. Softclustering
Sellele ülesandele ei saa enam lahendusi esitada.
  • 05.05 - 24.05: VIII. Expectation-Maximisation algorithm and sequential data Not available unless you request it
  • 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