Advanced High Dimensional Data Analysis

课程简介

多元正态分布，均值向量和协方差矩阵的估计，多重和部分相关系数；高维稀疏参数的估计（正则化，阈值估计器）；主成分分析；分类与聚类；正则化线性回归；最小绝对收缩与选择算子（LASSO）；调谐参数的选择；选修主题（例如，FDR，筛选，反向敲除）。

学习目标

为学生提供高维数据分析的全面介绍。 介绍数据挖掘中选定主题的基本概念和算法，为学生解决实际问题提供必要的背景，并为有兴趣从事数据科学或相关领域研究的学生提供起点。

先修要求

先修课程：AMA563 数据科学原理

教学模式

本课程主要通过计算机实验室的讲授和辅导进行。理论背景和学习算法的实际应用都得到了强调。