Course Catalog
CS 512 Machine Learning | 3 Credits | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
This is an introductory machine learning course that will aim a solid understanding of the fundamental issues in machine learning together with several ML techniques such as decision trees, k-nearest neighbor, Bayesian classifiers, neural networks, linear and logistic regression, clustering, SVM and ensemble techniques. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Prerequisite: __ | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Corequisite: __ | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
ECTS Credit: 10 ECTS (10 ECTS for students admitted before 2013-14 Academic Year) | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
General Requirements: | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||