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बोअज़ नेडरर विज्मैन फॉरेक्स


प्रो। बोअज़ नाडलर मेरी वेबसाइट में आपका स्वागत है मेरे मुख्य शोध के हित में गणितीय आंकड़े, सांख्यिकीय मशीन सीखना, अधिक सामान्यतः लागू गणित और प्रकाशिकी, छवि और सिग्नल प्रोसेसिंग सहित विभिन्न वैज्ञानिक डोमेनों में एप्लिकेशन शामिल हैं। Weizmann संस्थान में अध्ययन अंग्रेजी में हैं, और हमारे पास दोनों इजरायल और साथ ही विदेशी छात्र हैं मैं कभी-कभी उत्कृष्ट गणितीय पृष्ठभूमि और बुनियादी कोडिंग कौशल (जैसे मैटलब आर) के साथ उत्कृष्ट छात्रों और डाक डॉक्टरों की तलाश कर रहा हूं। अधिक जानकारी के लिए, दोनों phdpost-doc उम्मीदवारों के लिए, Feinberg स्नातक स्कूल की वेबसाइट देखें। यदि आप एक स्नातक छात्र हैं जो ग्रीष्मकालीन इंटर्नशिप में दिलचस्पी रखते हैं, तो यहां ओग शामिर और मुझे मशीन शिक्षण और सांख्यिकी संगोष्ठी के सह-आयोजन के लिए स्नातक कार्यक्रमों की तलाश है। सुबह 11:15 बजे अपने Google कैलेंडर (यूआरएल द्वारा जोड़) में आईसीएल एड्रेस है: प्रो। बोअज़ नाडलर गणित और कंप्यूटर साइंस के फैकल्टी जेकब जस्किंद बिल्डिंग रूम 226 अपडेट किया गया: 13 फरवरी 2017 अपडेट किया गया: 13 फ़रवरी 2017 बोएज़ नेडर - विज़्मैन संस्थान प्रसार का एक परिचय मैप्स, स्पेक्ट्रल क्लस्टरिंग, मैनिफोल्ड लर्निंग, और अधिक के लिए आवेदन कई वैज्ञानिक क्षेत्रों में, उच्च आयामी डेटा का विश्लेषण करने की आवश्यकता है। एक आम धारणा यह है कि उच्च आयामी होने के बावजूद, डेटा में कुछ सरल अंतर्निहित संरचना होती है। यदि डेटा को कम-आयामी रैखिक उप-स्थान में रहने का ग्रहण किया जाता है तो यह लोकप्रिय प्रमुख घटक विश्लेषण (पीसीए) पद्धति की ओर जाता है। इस बात में, हम प्रसार मानचित्रों के लिए एक परिचय प्रस्तुत करेंगे - एक डेटा का विश्लेषण करने के लिए एक ढांचा जो कम-आयामी है, लेकिन संभवतः गैर-रैखिक, आंतरिक ढांचे (यह कई गुना, या समूहों का एक संघ) या गैर-युक्लिडियन एक ग्राफ के रूप में एन्कोडेड डेटा हम मशीन सीखने में कई लोकप्रिय एल्गोरिदम के साथ ही इस वैश्विक दृष्टिकोण की कुछ सीमाओं के संबंध और कनेक्शन पेश करेंगे।

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