Магистратура 2021/2022

Методы многомерной статистики

Статус: Курс обязательный

Направление: 01.04.02. Прикладная математика и информатика

Кто читает: Департамент анализа данных и искусственного интеллекта

Где читается: Факультет компьютерных наук

Когда читается: 1-й курс, 3 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Пари Кентан Поль Бернар

Прогр. обучения: Математика машинного обучения

Язык: английский

Кредиты: 6

Контактные часы: 32

Course Syllabus

Abstract

The course presents an introduction to modern statistical and probabilistic methods for data analysis, emphasising finite sample guarantees and problems arising from high-dimensional data. The course is mathematically oriented and level of the material ranges from a solid undergraduate to a graduate level. Topics studied include for instance Concentration Inequalities, High Dimensional Linear Regression and Matrix estimation. Prerequisite: Probability Theory.