Prof. Boaz Nadler Bem-vindo ao meu site Meus principais interesses de pesquisa são estatísticas matemáticas, aprendizado de máquina estatística, matemática aplicada em geral e aplicações em vários domínios científicos, incluindo ótica, processamento de imagem e sinal. Estudos no Instituto Weizmann estão em inglês, e temos estudantes israelenses e estrangeiros. Atualmente, estou procurando estudantes e pós-doc com excelentes conhecimentos matemáticos e habilidades básicas de codificação (por exemplo, Matlab R). Para mais informações, para os dois candidatos de phdpost-doc, veja o site da escola de pós-graduação de Feinberg. Se você é um estudante de graduação interessado no estágio de verão, procure programas de graduação aqui, Ohad Shamir e eu coorganizamos o seminário de Ensino e Estatística de Máquinas, Qua. Às 11h15. Aqui está o endereço Ical para adicionar ao seu calendário do google (adicione url): Prof. Boaz Nadler Faculdade de Matemática e Ciência da Computação Jacob Ziskind Building Room 226 Atualizado em: 13 de fevereiro de 2017 Atualizado em: 13 de fevereiro de 2017BOAZ NADLER - Weizmann Institute Uma introdução à difusão Mapas, Aplicações para Clusterização Espectral, Manifold Learning, e mais Em muitos campos científicos, é necessário analisar dados de alta dimensão. Um pressuposto comum é que, apesar de serem de alta dimensão, os dados possuem uma estrutura subjacente simples. Se os dados assumirem residir em um subespaço linear de baixa dimensão, isso leva ao método de análise de componente principal popular (PCA). Nesta conversa, apresentaremos uma introdução aos mapas de difusão - uma estrutura para analisar dados que têm uma estrutura intrínseca de baixa dimensão, mas possivelmente não linear, seja ele múltiplo ou uma união de clusters, ou mesmo não-euclidiana Dados codificados como um gráfico. Vamos apresentar relações e conexões para vários algoritmos populares na aprendizagem por máquina, bem como algumas limitações desta abordagem global.
No comments:
Post a Comment