Probability, Statistics, and Machine Learning for Engineers

课程简介

1. 介绍 (1 周) 工程中统计和机器学习方法的概览，历史，实际应用以及未来发展方向 2. 概率与统计 (6 周) 概率统计模型的基本概念，包括随机变量、概率分布以及计数和离散依赖变量模型。进一步将模型应用于土木工程中的各种情境，如基础设施设计中的风险和可靠性分析。 3. 机器学习 (6 周) 机器学习的基本概念，包括学习的概念（例如，可学习性，奥卡姆剃刀），监督学习（例如，感知器，支持向量机，决策树，线性回归，逻辑回归），无监督学习（例如，k-均值，层次聚类），强化学习（例如，Q 学习），以及统计学习（例如，图形模型）。

学习目标

本课程旨在介绍广泛应用于土木工程的统计和机器学习方法；并使学生掌握将所学技能应用于定量建模和解决土木工程实际问题的知识。

先修要求

无

教学模式

将提供一系列讲座和辅导课，介绍统计和机器学习应用的基本原理。学生需要将讲座内容与作业、实验室报告和测验联系起来。学生还需进行阅读和自学，包括文献回顾和信息搜索，通过 e-Learning 平台进行学习。