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统计学习与推理（研究生课程） 详见课程网站
计算机信息技术的飞速发展带来了医学、生物学、财经和营销等诸多领域的海量数据。理解这些数据是一种挑战，这导致了统计学领域新工具的发展，并延伸到诸如数据挖掘、机器学习和生物信息学等新领域。统计学习与推理侧重研究机器学习与推理的统计特性，本课程介绍从实际应用数据中自动提取规则、模式或结构的基本理论与方法, 使学生掌握基于统计模型的建模、参数识别、模型推理方面的能力。在数据挖掘、人工智能、自然语言处理有着广泛的应用。除了学习统计学习与推理的基本理论与方法外，本课程将提供大型数据分析与建模的课程设计训练，初步掌握解决大型实际系统建模与学习问题的能力。
本科课程适合智能信息处理、模式识别、大规模数据挖掘、生物信息学等专业的硕士研究生。
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