תוכן הקורס ומטרתו
1. רגרסיה אפרמטרית: אומדי גרעין, רגרסיה מקומית, ספליינים, אומדי טורים אורטוגונליים, הכללות רב-מימדיות.
2. סיווג: מסווג בייז, מימד ERM , VC, שיטות סיווג (LDA, רגרסיה לוגיסטית, SVM, רשתות נוירוניות, עצים, יערות אקראיים)
3.אשקולות: שיטות הסתברותיות, אלגוריתמים מבוססי מרחק (K-means), שיטות היררכיות.
טרם פורסם סילבוס מפורט