Statistisk læring
Masteremne
- Studiepoeng
- 10
- Undervisningssemester
- Haust
- Emnekode
- STAT260
- Talet på semester
- 1
- Undervisningsspråk
- Engelsk
- Ressursar
- Timeplan
Emnebeskrivelse
Mål og innhald
Emner som blir behandlet inkluderer regresjon, klassifisering, modellvalg og en viss innføring i maskinlæring. Studentane får erfaring i bruk av spesielle programpakker i R. Emnet gir detaljerte forklaringar av statistikk og matematisk teori knytt til emna slik at studentane kjenner til korleis og kvifor forskjellige statistikk- og maskinlæringsmetodar fungerer.
Læringsutbyte
Etter fullført emne skal studentane kunne:
- bruke ikke-lineær regresjonsmetoder som Spline, Lokalt Regresjon og generaliserte additive modeller
- nytte klassifiseringsmetoder som logistisk regresjon, Lineær diskriminant analyse
- kjenne hvordan man bruker resampling (kryssvalidering , bootstrap) og modellvalgsmetoder for å vurdere og velge modeller og håndtere høydimensjonsdata
- bruke tre-baserte metoder
- benytte Support Vector Machines for å løse klassifisering og regresjonsproblemer
- kjenne unsupervised læringsmetoder som "Principal Components Analysis and Clustering"-metoder
- kjenne til Deep learning og Naive Bayes
- evne til å modifisere og utvikle algoritmer knytta til statistikk- og maskinlæringsmodellar
Undervisningssemester
Haust uregelmessig, sjekk om det finnes informasjon under «Timeplan» på rett semester etter 1. juli og/eller om det ligger i emnelisten for utvekslingsstudenter etter 1. april: Workbook: Emneliste for innreisende utvekslingsstudenter (uhad.no)
Undervisningsstad
Bergen
Tilrådde forkunnskapar
Krav til studierett
For oppstart på emnet er det krav om ein studierett knytt til Fakultet for naturvitskap og teknologi www.uib.no/nt/52646/studere-ved-fakultet-naturvitenskap-og-teknologi
Obligatorisk undervisningsaktivitet
To godkjente obligatoriske innleveringer
Vurderingsformer
Muntlig eksamen.
Karakterskala
Ved sensur av emnet vert karakterskalaen A-F nytta
Emneevaluering
Studentane skal evaluere undervisninga i tråd med UiB og instituttet sitt kvalitetssikringssystem.