defter*
defter / katalog / EEE 585

EEE 585 Statistical Learning and Data Analytics

A graduate-level treatment of machine learning that frames every model, from ordinary least squares up through deep nets and graphical models, as a statistical inference problem, so you learn when to reach for Bayesian versus frequentist tools and how to actually reason about generalization rather than just call a library. Expect written midterm and final exams, four quizzes that keep the probability and linear algebra sharp, a term project where you implement a full pipeline end to end, and a research essay surveying a sub-area in depth. It assumes you are comfortable with probability and linear regression at the undergraduate level and serves as the methodological backbone for later work in computer vision, signal processing, or any research group doing data-driven modeling.

Kredi 3 ECTS 5 Fakülte Mühendislik Fakültesi Bölüm Elektrik-Elektronik Mühendisliği Koordinatör Cem Tekin

→ STARS müfredatı (resmi syllabus)

EEE 585 zor mu?

Son 18 dönemde dersin ortalaması 3,29 (152 öğrencinin notu, 4,00 üzerinden), yani sınıf ortalaması B+ civarında. Zorluk hocaya ve şubeye göre değişir; ölçülebilir olan bu sayı. Diğer derslerle karşılaştır →

EEE 585 dersinde kaç midterm var, ağırlıkları ne?

İzlencede 1 midterm var, ağırlığı %20. Final %20. Kalan %60 dersin öteki kalemlerinde. Tam dağılım aşağıda.

EEE 585 dersinin ön koşulu var mı?

Bilkent kataloğunda bu ders için ön koşul yazılı değil.

EEE 585 bu dönem kim veriyor?

2026-2027 Güz döneminde 1 şube açık, dersi Cem Tekin veriyor. Şube saatleri ve kontenjanlar aşağıda.

EEE 585 dersinde hangi kitap okunuyor?

İzlencede önerilen kitap: The elements of statistical learning, T. Hastie, R. Tibshirani, J. Friedman, 2003, Springer. İzlence toplam 5 kaynak sayıyor.

EEE 585 kaç kredi?

3 Bilkent kredisi, 5 AKTS.

Haftalık müfredat 14 hafta

Hafta 114–20 Eyl
Machine learning için olasılık tekrarı
Probability review for machine learning and data science (random variables, random vectors, Bayes rule, independence, law of large numbers, concentration inequalities
random variableBayes rulelaw of large numbersconcentration inequality
Hafta 221–27 Eyl
Bayesian ve frequentist machine learning
Bayesian and frequentist machine learning (credible intervals, confidence intervals) and their use in data science
Bayesianfrequentistcredible intervalconfidence interval
Hafta 328 Eyl – 4 Eki
Linear regression ve ordinary least squares
Linear regression, ordinary least squares
linear regressionordinary least squares
Hafta 45–11 Eki
Ridge, lasso ve Bayesian regression
Ridge regression, lasso, Bayesian linear regression
ridge regressionlassoBayesian linear regression
Hafta 512–18 Eki
Generalized linear models
GLM
Hafta 619–25 Eki
Perceptron, neural network ve backpropagation
Perceptron, neural networks and backpropagation
perceptronneural networkbackpropagation
Hafta 726 Eki – 1 Kas
Blind signal separation
Hafta 82–8 Kas
Probabilistic clustering ve expectation maximization
Probabilistic clustering, mixture of Gaussians and expectation maximization
probabilistic clusteringmixture of Gaussiansexpectation maximization
Hafta 99–15 Kas
Feature extraction ve feature selection
Feature extraction and feature selection
feature extractionfeature selection
Hafta 1016–22 Kas
Graphical models'ta inference ve learning
Inference and learning in graphical models
graphical modelsinferencelearning
Hafta 1123–29 Kas
Naive Bayes, RBM ve contrastive divergence
Naive Bayes, Restricted Boltzmann Machines, Contrastive Divergence
Naive BayesRestricted Boltzmann Machinescontrastive divergence
Hafta 1230 Kas – 6 Ara
Deep learning (derin öğrenme)
Deep learning
deep learning
Hafta 137–13 Ara
Reinforcement learning
Hafta 1414–20 Ara
Online learning

Değerlendirme 100% · 5 adım

20%
20%
20%
30%
10%
Midterm: Essay/written Midterm 20%
Final: Essay/written Final 20%
Quiz Problem Sets + Quiz 20%
Term project Multi-phase term project 30%
Research essay Research essay on a chosen topic 10%
en büyük tek kalem %30 · sınav ağırlığı %60 · 18 dönem ortalaması 3.29 (152 öğrenci) nasıl hesaplanıyor
Notunu hesapla
KalemAğırlık Notun (100 üzerinden)
Midterm%20
Final%20
Problem Sets + Quiz%20
Multi-phase term project%30
Research essay on a chosen topic%10
Bildiğin notları gir; girmediklerin hesaba katılmaz.

Ağırlıklar EEE 585 izlencesinden. Hocanın bu dönemki dağılımı farklı olabilir; bağlayıcı olan ders izlencesidir. Harf notu sınırlarını hoca belirliyor, o yüzden hedefi sen giriyorsun. İzlencede FZ şartı var, sayfanın sonundaki kutuda.

Önerilen kaynaklar 5 kitap

📖
Önerilen
The elements of statistical learning, T. Hastie, R. Tibshirani, J. Friedman, 2003, Springer
📖
Önerilen
An introduction to statistical learning, James G, Witten D, Hastie T, Tibshirani R, 2013, Springer
📖
Önerilen
Machine learning: A probabilistic perspective, Murphy, Kevin P, 2012, MIT Press
📖
Önerilen
Probabilistic graphical models: principles and techniques,, Koller, Daphne, and Nir Friedman, 2009, MIT Press
📖
Önerilen
Pattern Recognition and Machine Learning, Christopher M. Bishop, 2011, Springer

Bu dersi alınca · 5 öğrenme çıktısı

Bilkent'in resmî syllabus'ünden. Sağdaki etiket o çıktının hangi değerlendirmeyle ölçüldüğünü söylüyor.

Ders notları · henüz yok

EEE 585 için defter ekibi henüz not yazmadı.

İlk dosyayı sen atarsan: not, slayt, geçmiş sınav, çözüm, cheat-sheet, ne varsa. defter ekibi öğrenci paylaşımlarından bu dersin notlarını yazar. Drive linki / PDF / ZIP, hepsi olur.

← katalog

Geçmiş GPA dağılımı 18 dönem · ort. 3.29

DönemDers ort.
2025-2026 Spring 3.73 1 şube · 6 öğr
2025-2026 Fall 3.60 1 şube · 9 öğr
2024-2025 Fall 3.33 1 şube · 8 öğr
2023-2024 Spring 3.26 1 şube · 14 öğr
2023-2024 Fall 3.42 1 şube · 11 öğr
2022-2023 Spring 3.40 2 şube · 8 öğr
2022-2023 Fall 3.65 1 şube · 6 öğr
2021-2022 Spring 3.34 2 şube · 5 öğr
2021-2022 Fall 3.71 1 şube · 8 öğr
2020-2021 Spring 2.33 2 şube · 3 öğr

Dersin dönem ortalaması, o dönemin bütün şubeleri birlikte. Kaynak STARS'ın ders değerlendirme raporu. Rapor yalnız kampüs ağından ya da Bilkent VPN ile açılıyor: EEE 585 raporu · Bilkent VPN bilgisi. Öğrenci anket cevaplarını defter'de tutmuyoruz. Tüm derslerin ortalamaları →

Bu dönem · 2026-2027 Güz · 1 şube · 17 kontenjan · 6 boş

haftada 3 saat ders

Haftalık ızgarada 4 saat görünüyor, kayıt sistemi dersi 3 saat yazıyor. Aradaki 1 saat yedek saat: Bilkent programlarında derse genelde bir fazla saat ayrılır ve çoğu zaman kullanılmaz. Hangisinin düşeceği dönem başlayınca belli olur.

1
Cem Tekin
Sal08:30–10:20EE-412Per13:30–15:20EE-412
6
boş / 17
▾ 11 doldu · 21 gün
programıma ekle → CGPA'ya ekle kayıt tarihleri
Her dönem açılıyorSon yıllarda 9 güz ve 8 bahar döneminde açılmış. Kaçırırsan bir sonraki dönem tekrar bulabilirsin.

⚠️ FZ engelleyen şartlar

All project reports should be completed and submitted on time. No disciplinary penalty related with the course. The total points collected from the midterm and quizzes should be at least 20% of the total contribution of the midterm and quizzes.

Hocalar 1 bu dönem · 1 geçmiş

Bu dönem (2026-2027 Fall) · 1 section
Cem Tekin
Geçmişte ders veren (1 kişi)
Süleyman Serdar Kozat

Aynı koddan diğer dersler · katalogda 75 EEE dersi · tüm EEE dersleri →

EEE 560Nanoengineering and NanodevicesEEE 573Medical ImagingEEE 574Foundations of Magnetic Resonance ImagingEEE 575Medical Image Reconstruction and ProcessingEEE 586Statistical Foundations of Natural Language PrEEE 591Graduate Seminar IEEE 592Graduate Seminar II