统计机器学习

项目时间:2021年05月23日-07月19日

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项目介绍

    • 课题内容

    这门课程旨在带领学生了解如何在统计模型的上下文中解释数据。工作知识和对基于模型的统计推断的关键要素的理解,包括对贝叶斯方法和频率方法之间的相似性、关系和区别的认识。

    • 导师信息


    Dino Sejdinovic
    牛津大学统计学终身教授
    (1)牛津大学曼斯菲尔德学院首席研究员
    (2)牛津大学KIPS(内核和信息处理系统)研究组领导人
    (3)曾担任金融服务行业-数据科学高级资深顾问

    • 任职大学

    牛津大学 是英国牛津的一所研究型大学。牛津大学的历史和影响力使它成为世界上最负盛名的大学之一。它拥有世界上最古老的大学博物馆、世界上最大的大学出版社和全国最大的学术图书馆系统。该大学被大多数国际和主要的国家排行榜列为最好的高等教育机构之一。 牛津大学培养了许多著名的校友,包括28位英国首相和世界各地的许多国家和政府首脑。截至2019年10月,牛津大学共有72位诺贝尔奖获得者、3位菲尔兹奖获得者和6位图灵奖获得者在牛津大学学习、工作或举办访问学者奖学金,而牛津大学校友则获得了160枚奥运奖牌。牛津大学是众多奖学金的发源地,包括罗兹奖学金(Rhodes Scholarship),这是最古老的国际研究生奖学金项目之一。

项目背景

    统计推断是使用来自该总体的一个子集或样本的数据得出关于整个总体特征的结论的过程。简单随机抽样是一种抽样方法,它保证了总体中n个成员的每个组合都有相等的被选择的机会。

常见问题

  •    线上科研的作用及成果与线下的区别?

    上课模式、收获、教授级别上其实线上和线下都差不多。但是线下由于60课时和教授1v5近距离绑定一个月授课,所以推荐信要好拿的多。

    (60课时,甚至高于美国高校每学期对专业课课时最低55小时的要求)

  •    CIS科研项目适合人群,如何选择专业方向?

    CIS主要针对在读高中生和在读本科生。

    CIS专业选择不仅仅局限于syllabus,可以参考CV,因为是小组教学,只要在教授的研究履历范围内教授都可以给予指导。

  •    与中科研,美国夏校,及其他科研项目的区别

    对申请的作用:推荐信、科研履历、论文、成绩、学习和知识。这五个方面都是由教授决定的。在宣传上可能哈佛讲师和哈佛终身教授,大家都说是哈佛教授。但是实际上不论推荐信效力还是科研履历,论文得到的指导,成绩单署名。两个级别教授开具出来的效力在招生办完全是天壤之别。所以我们从不用低级别教授做推荐信PBL项目,低级别教授在我们这里只教基础课程,和美国高校一样。

  •    是否应该等语言成绩达标之后再考虑背景提升(面试需要考察学生哪些方面)

    分课题。理工、艺术等课题对英文要求不高,就像这些专业美国本身的研究生录取也对英文要求不高。但是社科类课题,还是需要语言成绩达标后参加,我们会考核英语能力

  •    是否可以自主选择课题教授?

    不可以,必须由我们按照学生情况匹配课题。但是实际上基本我们根据学生填写的申请来匹配的肯定是学生想选择的那几个课题。但匹配之后最后会由教授确认录取,如果学生最想要的课题没有被录。再只能看能不能填表申请复议了。

  •    论文保发表吗?

    保发表不保证级别。CIS的数据是大约20%教授推荐的优秀论文是可以发到SCI国际核心期刊的。然后剩下的好一点的也会有国际EI会议,或者科学美国人这种顶尖的科普类期刊。实在论文质量一般的,我们会协助发表国内的国家级英文期刊保底。

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