Bayesianska metoder, 6 hp
Bayesian Learning, 6 credits
732A91
Huvudområde
StatistikUtbildningsnivå
Avancerad nivåKurstyp
Fristående- och programkursExaminator
Mattias VillaniStudierektor eller motsvarande
Ann-Charlotte HallbergKursen ges för | Termin | Veckor | Språk | Ort/Campus | VOF | |
---|---|---|---|---|---|---|
F7MSG | Statistics and Data Mining, Master´s Programme | 2 (VT 2018) | 201812-201821 | Engelska | Linköping, Valla | O |
Huvudområde
StatistikUtbildningsnivå
Avancerad nivåFördjupningsnivå
A1XKursen ges för
- Master´s Programme in Statistics and Data Mining
Förkunskapskrav
Kandidatexamen i något av följande ämnen: statistik, matematik, tillämpad matematik, datavetenskap, teknik eller motsvarande examen. Utöver detta, erfordras godkända/avklarade kurser i kalkyl, linjär algebra, statistik och programmering.
Studenten ska också ha följande kurser godkända: En grundkurs i sannolikhetslära och inferens; en kurs som inkluderar multipel linjär regression.
Engelska B eller motsvarande.
Lärandemål
Efter avslutad kurs skall den studerande på en avancerad nivå kunna:
- redogöra för de största skillnaderna mellan Bayesiansk och frekventistisk inferens,
- analysera grundläggande statistiska modeller som utnyttjar det Bayesianska tillvägagångssättet och tolka resultat på ett korrekt sätt,
- använda Bayesianska modeller för prediktion och beslutsfattande,
- implementera avancerade statistiska modeller genom att använda avancerade simuleringstekniker,
- genomföra den Bayesianska inferensen.
Kursinnehåll
Kursen behandlar:
Likelihood, Subjektiv sannolikhet, Bayes sats, apriori och aposteriori fördelningar, Bayesiansk analys av följande modeller: Bernoulli, Normal, Multinomial, Multivariat normal; Linjär och icke-linjär regression, Binär regression, Mixture modeller, Regulariseringsprior, Klassificering, Naive Bayes, Marginalisering, Aposteriori approximation, Prediktion, Beslutsteori, Markov Chain Monte Carlo, Gibbs sampling, Bayesiansk variabelselektion, Modelselektion, Modelviktning.
Undervisnings- och arbetsformer
Kursen består av föreläsningar, lektioner och datorlaborationer. Föreläsningarna presenterar begrepp och metoder. Lektionerna ägnas åt lösning av matematiskt inriktade uppgifter. Datorlaborationerna ägnas åt praktiska övningar i Bayesiansk inferens. Utöver detta ska den studerande utöva självstudier.
Språk: Engelska.
Examination
Datortentamen samt skriftliga laborationsuppgifter. Detaljerad information återfinns i studiehandlednignen.
Studerande, vars examination underkänts två gånger på kursen eller del av kursen, har rätt att begära en annan examinator vid förnyat examinationstillfälle.
Den som godkänts i prov får ej delta i förnyat prov för högre betyg.
Betygsskala
ECTS, ECÖvrig information
Planering och genomförande av kurs skall utgå från kursplanens formuleringar. Den kursvärdering som skall ingå i varje kurs skall därför behandla frågan om hur kursen överensstämmer med kursplanen.
Kursen bedrivs på ett sådant sätt att både mäns och kvinnors erfarenhet och kunskaper synliggörs och utvecklas.
Institution
Institutionen för datavetenskapDet finns inga examinationsmoment att visa.
Denna flik innehåller det material som är publikt i Lisam. Den information som publiceras här är inte juridiskt bindande, sådant material hittar du under övriga flikar på denna sida.
Det finns inga filer att visa.