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AI 연구자를 위한 통계적 학습론
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Lecture 01 [1. Introduction]
1.0 Prerequisites
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1.1 About This Lecture - 1.2 History on AI
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1.3 Dataset
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Lecture 02 [2. Preliminaries]
2.1 Matrix Alebra
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2.2 Model Assessment and Selection (I)
Video
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2.2 Model Assessment and Selection (II)
Video
시청
Lecture 03 [2. Preliminaries]
2.3 Taylor Expansion
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2.4 Maximum Likelihood Methods
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시청
2.5 The EM Algorithm
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시청
Lecture 04 [2. Preliminaries] / [3. Regression]
2.6 Bayesian Methods
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시청
3.1 Parametric Regression - Linear Regression
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시청
3.1 Parametric Regression - Subset Selection
Video
시청
Lecture 05 [3. Regression]
3.1 Parametric Regression - Ridge Regression
Video
시청
3.1 Parametric Regression - Lasso
Video
시청
3.1 Parametric Regression - Other Shrinkage Methods
Video
시청
Lecture 06 [3. Regression]
3.2 Nonparametric Regression - Smoothing Splines (I)
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3.2 Nonparametric Regression - Smoothing Splines (II) 수정
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시청
3.2 Nonparametric Regression - Nonparametric Logistic 수정
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Lecture 10 [4. Classification] / [5. Neural Networks]
5.1 Projection Pursuit Regression
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Lecture 11 [5. Neural Networks]
5.2 Neural Networks / 5.3 Fitting Neural Networks
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5.4 Some Issues in Training Neural Networks
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5.4 Some Issues in Training Neural Networks - Examples
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Lecture 12 [6. Cluster Analysis]
6.1 Introduction / 6.2 Combinatorial Algorithm / 6.3 k-means
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6.4 Vector Quantization / 6.5 Hierarchical Clustering
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6.6 Self-Organizing Maps / 6.7 Spectral Clustring I
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Lecture 13 [6. Cluster Analysis]
6.7 Spectral Clustering (II)
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6.8 Principal Components, Curves, and Surfaces (I)
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6.8 Principal Components, Curves, and Surfaces (II)
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