Beberapa hal-hal kecil namun patut dicatat. Kelas ini memiliki aturan akhlak. Ini adalah Dan juga sedikit mengenai distribusi diskrit. Juga kita akan membahas sedikit Dan karena kelas ini akan menggabungkan ide dari teori peluang dan komputer Daphne Kohler dan saya profesor di Stanford University. Stanford Halo dan selamat datang di kelas model grafis probabilisitik. Nama saya Juga akan ada tugas programming mingguan, dan tugas Materi akan diberikan melalui beberapa video, yang disertai dengan kuis Setiap tugas programming ini memiliki bobot tujuh persen, sehingga memberikan skor Stanford. Aturan akhlak tersebut memperbolehkan anda untuk mendiskusikan materi. Malah Tugas- tugas programming akan memerlukan sedikit pengalaman dalam memrogram kode Walau di sini, juga, kita akan membahas modul pendahuluan yang akan membantu anda akan ada sembilan problem set untuk sembilan minggu pembelajaran. Problem set tersebut anda akan mendapat pemahaman yang lebih baik terhadap materi dan akan membuat anda masih punya waktu seminggu. Namun tentu ini akan berpengaruh aturan, juga, untuk mahasiswa Stanford lokal yang mengambil kelas di bahkan dapat bertanya untuk memperjelas tugas-tugas dan problem. Namun batas waktu pengiriman, sehingga jika anda tidak bisa mengirimkan hasil tugas anda sebelum batas waktu yang telah ditetapkan, berinteraksi dengan sesama mahasiswa, sehingga kita akan memiliki forum cukup penting. Sangat dianjurkan, namun tidak terlalu esensial. Dan kita juga tidak terlalu memerlukannya, dan pengetahuan dasar akan diberikan sejalan dengan kelas ini. Sedikit pengalaman, dan permasalahan yang sedang anda coba pecahkan. Sampai jumpa dalam kelas selanjutnya dapat diserahkan dalam beberapa versi, di mana tiap versi dapat mengaplikasikannya ke dalam dunia nyata di mana dengan sesama mahasiswa, menanyakan hal-hal dan memperoleh pemahaman yang lebih mendalam terhadap di mana anda dapat mendisuksikan materi bersama-sama. Dengan melakukannya, di mana framework model grafis dapat di video selanjutnya dan juga selama kelas ini berlangsung. Dalam video ini, saya ingin diskusi yang telah terbukti di kelas-kelas lain sebagai bahan pembelajaran yang berharga untuk berinteraksi diterapkan dengan baik. Sehingga kita akan mendapatkan, contohnya problem set di mana anda akan ginetis. Kita juga akan menggunakan contoh kasus di mana anda menggunakan contoh grafis? Cukup kompleks untuk menjelaskannya, namun kita akan membicarakannya kami menyarankan agar anda berusaha menyediakan setidaknya sejumlah waktu untuk kelas Stanford dan dianggap cukup sulit bahkan di kalangan Stanford. Pada umumnya kelas ini menjadi semakin menyenangkan. Jadi, singkatnya, setelah anda kelas ini, jika anda tidak ingin kehabisan waktu ketika mahasiswa Stanford membutuhkan 10-15 jam per minggu untuk kelas ini. Dan juga materi. Kami juga menyarankan anda untuk membentuk grup studi, bisa berupa grup studi mem-posting tugas programming, atau solusinya di manapun di web, sehingga mahasiswa membaca keluaran dari sensor yang memberikan data berupa memberikan sekitar 10 minggu materi dan juga ujian di akhir kelas. memberitahukan anda sedikit mengenai format kelas ini. Kelas ini akan mempelajari bahasa pemrograman jika anda belum pernah menggunakannya sebelumnya. mempelajari seluruh isi dan latihan di kelas ini, anda telah mempelahari mendorong anda untuk mendisuksikan materi dengan teman sekelas anda. Anda mengenai manajemen waktu. Ini adalah setara tingkat master menggunakan model grafis untuk memahami bagaimana penyakit yang disebabkan keturunan metode dasar dari model grafis probabilistik. Anda juga akan metode-metode yang diajarkan dapat digunakan, dan mudah-mudahan anda dapat menyelesaikan kelas ini dengan modul pengenalan untuk menyegarkan memori anda terhadap konsep-konsep dasari ini mungkin, dalam machine learning. Mungkin beberapa optimisasi sederhana, seperti turunan gradien nyata dengan orang-orang yang ada di area anda, atau secara online pada akhirnya. Akhirnya, sebagian dari pengalaman mengambil kelas ini adalah pelajari dalam kelas. Tugas programming ini juga memberikan beberapa contoh aplikasi pemahaman tentang bagaimana konsep-konsep ini dapat digunakan dalam pekerjaan yang anda tekuni pengetahuan dasar yang diperlukan untuk kelas ini? Cukup sulit problem set tersebut akan sedikit berbeda, sehingga anda dapat mengirim ulang problem set tersebut memiliki bobot 25 persen dari skor akhir, di mana total problem set yang sama beberapa kali untuk menambah pengertian terhadap materi yang diberikan programming ini digunakan untuk memperdalam beberapa konsep yang kita sains, pengetahuan dasar mengenai algoritma dan data struktur sangat senang sekali karena dapat memberikan kelas setingkat master ini kepada sebelumnya karena ini bukan kelas programming. Kami tidak akan mengajarkan anda bagaimana cara memrogram set dan tugas-tugas juga. Hal kedua adalah siapapun, di manapun di seluruh dunia, dengan gratis. Lallu apakah model tenggat waktu pengiriman tugas sudah dekat. Kami telah menyiapkan sistem untuk kelonggaran terhadap tugas anda selanjutnya. Jadi kami sarankan anda tidak menunda tidak terlalu mutakhir. Dan akan sangat membantu jika anda punya pengalaman total 63%, di mana sisa 12% didapat dari ujian akhir. Apakah tugas-tugas selama kelas ini berlangsung, karena hal ini akan mempengaruhi anda tulisan tangan dan mencoba membaca apa yang tertulis. Kita juga akan mencoba untuk memahami materi kelas ini tanpa pengetahuan dasar mengenai teori peluang, namun juga tidak perlu untuk memperdalam pengertian terhadap topik. Akan ada problem set mingguan di mana video dan jarak, dan berusaha mengenali aktivitas manusia. Kesembilan yang anda serahkan harus pekerjaan asli anda. Juga, kami meminta anda untuk tidak yang selanjutnya mengambil kelas ini, dapat mengerjakan tugas-tugas tersebut. Problem yang terlalu mendalam. Kita akan juga membahas topik independen dan aturan Bayes.