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UCL - Comp0085 概率模型中的近似推理和学习考试&作业&论文辅导

课程简介 Course Overview

UCL- Comp0080概率图形模型介绍了概率图形模型（如贝叶斯网络和马尔可夫网络）中近似推理和学习的基础。课程侧重于由条件指数式家庭分布组成的模型，涵盖随机（蒙特卡洛）方法和确定性近似值。学生将讨论这些方法在现实世界机器学习中的应用，包括跟踪和学习问题。

课程目标 Course Objectives

理解和实施最新的近似推理技术。
能够为概率图形模型领域的研究做出贡献。

课程学习成果 Course Learning Outcomes

成功完成本课程后，学生将能够：

掌握近似推理技术的实施。
在概率图形模型领域做出贡献。

课程学习内容 The Course Learning Content Includes

该课程涵盖以下主题：

非线性、分层（深度）和分布式模型。
独立组件分析、Boltzmann机器、Dirichlet主题模型和歧管发现。
平均场方法、变分近似和变分贝叶斯。
期望传播。
循环信念传播、伯特自由能和扩展。
凸方法和凸的边界。
蒙特卡罗方法，包括排斥和重要性采样、吉布斯采样、大都市束缚、累加的重要性采样、汉密尔顿蒙特卡洛、切片采样、顺序蒙特卡洛（粒子过滤）。
其他主题根据时间安排。

课程所需条件 Course Requirements

要有资格选择此课程作为可选或选修课程，学生必须：

在计划和年度学习年份中注册该课程。
已修读概率和无监督学习（Comp0086）课程。

如需了解有关UCL-概率模型中的近似推理和学习课程辅导以及其他英国课程辅导的详细信息，请随时咨询DR.D留学生辅导机构。

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