课堂讲课：周一<周三3:00-4:20在Margaret Morrison Carnegie Hall A14(#11)
朗诵：星期四5:00-6:20，Wean Hall 5409
期末复习背诵：星期五12/7，下午3-5点，Wean 5409。
特殊办公时间：
- 10月12日星期一：
- 10-中午景瑞
- 下午2:30-3:30卡洛斯
- 下午4-6点史蒂夫
- 晚上7点至9点，乔伊
- 2011年12月12日星期二：
很难想象有什么比自动化系统更吸引人的了提高他们自己的表现。从数据中学习的研究是商业和科学上都很重要。本课程旨在让研究生在目前的方法、技术、数学和算法学习和数据挖掘研究人员或可能需要将学习或数据挖掘技术应用于目标问题。本课程的主题来源于经典统计学机器学习、数据挖掘、贝叶斯统计和统计算法。
进入课堂的学生应具有预先存在的工作概率、统计和算法知识已被设计为允许具有强大数学背景的学生赶上并充分参与。
公告电子邮件
- 将使用群电子邮件列表广播课堂公告：10701-announce@cs.cmu.edu
- 如果您注册了该课程，您将自动已添加到邮件组。如果您因某种原因没有收到这些公告，您可以通过10701-公告列表页.
- 对于您在课程列表，请直接通过列表管理页面.
教科书
分级
- 中期（15%）
- 家庭作业（5个作业35%）
- 最终项目（25%）
- 期末考试（25%）
审计
- 如果你是一名学生，你不想上课学分，你必须注册才能审核课程。为了满足审核要求，您必须：
- 做*二*家庭作业，并在每个作业中获得至少75%的分数；或
- 参加决赛，至少获得50%的分数；或
- 做一个课堂项目，做一个家庭作业，至少获得75%的作业中的分数
- 与任何类项目一样，它必须解决与机器相关的主题你一定是在学习的同时开始了这个项目上课（不可能是你上学期做的事）。你需要与其他人一起提交项目建议书，并提交海报和每个人一起。你不需要提交里程碑或期末考试纸张。您必须至少获得80%的海报演示项目。
- 请给我们发送一封电子邮件，告诉我们您将审核课程并你计划做什么。
- 如果你不是学生，想上课，请获得讲师的授权。
家庭作业政策
重要提示：因为我们经常重复使用以前的问题集多年来，在报纸和网页的覆盖下，我们希望学生们不要在准备解决方案时复制、参考或查看解决方案答案。由于这是一门研究生课程，我们希望学生们能够学习而不是搜索答案。此中问题集的目的上课是为了帮助你思考材料，而不仅仅是给我们正确的答案。因此，请注意书籍在解决问题集上的问题时在网页上提到。如果你确实使用了其他材料，必须明确承认附有提交解决方案的引文。合作政策
家庭作业将单独完成：每个学生必须提交他们的自己的答案。此外，每个学生都必须编写自己的代码作业的编程部分。然而，对于学生合作找出答案并互相帮助解决问题。我们将假设，作为研究生课程，你将负责确保您个人理解由此产生的任何工作的解决方案协作。你还必须在每个作业上注明你和谁在一起合作。最终项目可以单独完成，也可以在由两名学生组成的小组。迟交作业政策
- 除非另有规定，作业应在上课开始时交。
- 您将被允许总共迟到3天，而不受惩罚学期。例如，您可能会在三个不同的作业或一次作业迟到3天。每天都迟到相当于24小时或不足24小时。一旦这些日子过去了，您将根据以下政策受到处罚：
- 家庭作业值得在到期日上课时获得全部学分。
- 在接下来的48小时里，它值一半的学分。
- 在那之后，它值零积分。
- 你必须交出全部5份作业，即使是零学分，为了通过这门课。
- 把所有迟交的作业交给莫妮卡().
家庭作业重新评分政策
如果你觉得我们在给你的作业评分时出错了，请把作业交给莫妮卡，并附上书面解释，然后我们会考虑你的要求。请注意家庭作业可能会导致你的成绩上升或下降。最终项目
- 项目建议书将于10月17日星期三提交
- 分级里程碑将于11月12日星期一到期（项目等级的20%）
- 海报会议，11月30日星期五下午2:00-5:00；NSH中庭（20%项目等级）
- 论文应于12月14日星期五下午2点前提交（通过电子提交列入名单）（项目等级的60%）
对于项目里程碑，大约一半的项目工作应该是完整的。我们需要一份简短、分级的书面报告提供反馈。CMU外部人员注意事项
请随意使用幻灯片和材料可在此处在线获取。请将任何更正或改进。其他幻灯片和软件可在机器学习教科书主页和安得烈摩尔的教程页面.