Course Catalog
CS 412 Machine Learning | 3 Credits | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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This is an introductory machine learning course that will aim a solid understanding of the fundamental issues in machine learning (overfitting, bias/variance), together with several state-of-art approaches such as decision trees, linear regression, k-nearest neighbor, Bayesian classifiers, support vector machines, neural networks, logistic regression, and classifier combination. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Prerequisite: (MATH 201 - Undergraduate - Min Grade D | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
and MATH 203 - Undergraduate - Min Grade D) | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Corequisite: CS 412R | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
ECTS Credit: 6 ECTS (10 ECTS for students admitted before 2013-14 Academic Year) | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
General Requirements: | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||