תוכן הקורס ומטרתו
דגימת משתנים מקריים מהתפלגויות בדידות ורציפות. שיטות מונטה-קרלו לאינטגרציה. שיטות חישוב ברגרסיה ליניארית ולא ליניארית. שיטות נומריות לאופטימיזציה, כולל אלגוריתם EM עם שימושים ב- unsupervised learning. בוטסטרפ וקרוס-ולידציה. שיטות MCMC: אלגוריתם מטרופוליס-הסטינג, דגימת גיבס.
לסילבוס המפורט