Statistical learning theory 2018 2019

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Версия от 14:26, 3 сентября 2018; Bbauwens (обсуждение | вклад) (Новая страница: « == Information == The syllabus == General Information == [https://www.dropbox.com/s/r5u7gl33berpokv/syllabusStatisticalLearning.pdf?dl=0 Syllabus for the 1st…»)
(разн.) ← Предыдущая версия | Текущая версия (разн.) | Следующая версия → (разн.)
Перейти к навигации Перейти к поиску

Information

The syllabus


General Information

Syllabus for the 1st module

Course materials

Date Summary Lecture notes Problem list Solutions
3 sept PAC-learning in the realizable setting definitions

A gentle introduction to the materials of the first 3 lectures and an overview of probability theory, can be found in chapters 1-6 and 11-12 of the following book: Sanjeev Kulkarni and Gilbert Harman: An Elementary Introduction to Statistical Learning Theory, 2012.


Office hours

Person Monday Tuesday Wednesday Thursday Friday
1
Bruno Bauwens 16:45–19:00 15:05–18:00 Room 620


Russian texts

The following links might help students who have trouble with English. A lecture on VC-dimensions was given by K. Vorontsov. A course on Statistical Learning Theory by Nikita Zhivotovsky is given at MIPT. Some short description about PAC learning on p136 in the book ``Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных, Петер Флах. On machinelearning.ru you can find brief and clear definitions.