Statistisk inferens och maskininlärning

Kursen ger en fördjupad kunskap om teorin som ligger till grunden för statistisk inferens samt utgör en introduktion till grundläggande koncept inom maskininlärning.Kursen behandlar likelihood-baserade metoder, asymptotisk teori, Bayesiansk statistik, Markov Chain Monte Carlo algoritmer, regulariserad regression, supportvektormaskiner, trädbaserade metoder, neuronnät, tränings-, validerings- och testdata, korsvalidering och optimering via gradientbaserade metoder. Samtliga metoder studeras både teoretiskt och praktiskt genom löpande övningstillfällen med fokus på både teori samt tillämpningar i R och inlämningsuppgifter med möjligheter till schemalagd handledning.