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陈强教授独家:Python机器学习寒假班_为高校群体量身打造
科技
2024-12-25 17:01
北京
202
5
年将至,你的新年决心是什么?你有多久没有系统地更新知识了?每次别人谈起机器学习与人工智能,你若总是云里雾里,这种状况还要持续多久?
机器学习早期为人工智能的分支,后来也有不少统计学家加入,最近一、二十年因为其预测精度迅速提高而走红,并在业界有着广泛的应用。可以预见,在未来三十年,几乎所有行业都会因机器学习的深刻冲击而改变。
MIT名誉校长Eric Grimson曾预言,机器学习会成为像Word一样的工具。而谁先掌握此工具,则可占得先机,成为时代的弄潮儿(至少不会落伍)。
或许你觉得机器学习(
Machine Learning)对于你并没有什么实际用途。但事实上,至少已经有两波机器学习的大潮席卷了经管学科。第一波是以 LASSO 为代表的高维回归、惩罚回归,第二波为以决策树与随机森林(Random Forest)为代表的新型非参数回归与集成学习(Ensemble Learning),而以神经网络与深度学习(Deep Learning)的第三波也正在潮流涌动……
如何迅速上手机器学习及
Python应用?陈强老师亲授的“机器学习及Python应用”
四
天现场班(
上海
,
202
5
年
1月
16-19
日),手把手讲解机器学习与
Python应用,无疑是难得的捷径!
本课程的最大特色在于
“一站式服务”,从机器学习的原理、数学推导,到Python
命令与经典案例,无不精心设计、丝丝入扣,理论联系实操,让学员们迅速理解机器学习的精髓,并掌握最为流行的
Python语言操作。内容主要基于陈强老师好评如潮的新作《机器学习及Python应用》(高教出版社,2021年3月)。
授课方式:
思想原理
+ 数学精髓 + Python经典案例
陈强老师将从零开始
介绍
Python语言的精华,让你迅速上手!
本次课程是陈强老师2025年唯一一场
机器学习课程
欲报从速,根据缴费顺序安排座位哦!!
课程信息
培训时间
202
5
年
1月
16-19
日
(
四
天
)
培训地点
上海市静安区酒店会议室
授课安排
上午
9:00-12:00;下午2:00-5:00;答疑5:00-6:00
课程资料一览:
讲师介绍
陈强教授,获得北京大学经济学学士、硕士,美国
Northern Illinois University数学硕士、经济学博士,现为数量经济学博士生导师,在统计学、计量经济学及机器学习领域具有深厚的功底,2010年入选教育部新世纪优秀人才支持计划。陈强老师著有畅销研究生教材《高级计量经济学及Stata应用》(第2版,高教社,2014),
以及《机器学习及
R应用》(高教社,2020)与《机器学习及Python应用》(高教社,2021)
。陈强老师特别擅长深入浅出、直指
人心地介绍数据分析原理,深受广大学生们的喜爱,其现场班常常人满为患、好评如潮。
往期课程回顾:
授课大纲
第
1讲 机器学习引论
(1)什么是机器学习
(2)机器学习的分类与术语
(3)
案例:
垃圾邮件过滤;手写体数字识别;图像识别;自动驾驶
第
2讲 Python语言快速入门
(1) Why Python?
(2)安装Python与Spyder
(3) Python的模块(module)
(4) Python的对象(str, bool, list, tuple, dict, set)
(5) Python的函数(function)与方法(method)
(6) Numpy
(ndarray), pandas(Series, Data
Frame)
(7) sklearn(机器学习)与keras(深度学习)
(8) Python画图(Matplotlib, pandas, seaborn)
(9) Python面向对象编程
第
3讲 数学回顾
(1)梯度向量
(2)
方向导数
(3)梯度下降
(4)向量微分
(5)最优化
第
4讲 线性回归
(1) OLS
(2)过拟合与泛化能力
(3)偏差与方差的权衡
(4)交叉验证
(5)
Python案例:
多项式回归的过拟合;波士顿房价
第
5讲 逻辑回归
(1) Logit
(2)几率比
(3)灵敏度与特异度
(4) ROC与AUC
(5)科恩的kappa
(6)
Python案例:
泰坦尼克号旅客的存活
第
6讲 多项逻辑回归
(1)多项Logit
(2)
Python案例:
识别玻璃类别
第
7讲 惩罚回归
(1)高维回归的挑战
(2)岭回归(Ridge Regression)
(3)套索估计(Lasso)
(4)弹性网估计(Elastic Net)
(5)
Python案例:
前列腺癌的影响因素
第
8讲 K近邻法
(1)回归问题的K近邻法
(2)分类问题的K近邻法
(3)
Python案例:
摩托车撞击实验数据;鸢尾花品种的归类;威斯康辛乳腺癌的诊断
第
9
讲
决策树
(1)分类树(Classification Tree)
(2)分裂准则(错分率、基尼指数、信息熵)
(3)成本复杂性修枝
(4)回归树(Regression Tree)
(5)
Python案例:
波士顿房价;葡萄牙银行市场营销
第
1
0
讲
随机森林
(1)集成学习(Ensemble Learning)
(2)装袋法(Bagging)
(3)随机森林(Random Forest)
(4)变量重要性(Variable Importance)
(5)偏依赖图(Partial Dependence Plot)
(6)
Python案例:
波士顿房价;声呐信号的分类
第
1
1
讲
提升法
(1)自适应提升法 (AdaBoost)
(2) AdaBoost的统计解释
(3)梯度提升法 (Gradient Boosting Machine)
(4) XGBoost算法
(5)
Python案例:
波士顿房价;过滤垃圾邮件;识别玻璃类别
第
1
2
讲
支持向量机
(1)最大间隔分类器(Maximal
Margin Classifier)
(2)软间隔分类器(Soft Margin
Classifier)
(3)支持向量机(Support Vector Machine)
(4)核技巧(Kernel Trick)
(5)支持向量回归(Support
Vector Regression)
(6)
Python案例:
模拟数据;过滤垃圾邮件;识别手写数字;波士顿房价
第
1
3
讲
人工神经网络
(1)人工神经网络的思想
(2)感知机(Perceptron)
(
3
) 前馈神经网络(Feedforward Neural Network)
(4)激活函数(Activation Function)
(5)反向传播算法(Back-propagation Algorithm)
(6)随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent)
(7)神经网络的过拟合与正则化
(8)卷积神经网络(Convolution Neural Network)
(9)深度学习的发展
(循环神经网络、长短记忆模型、变换神经网络及
ChatGPT)
(10)
Python案例(sklearn与Keras):
波士顿房价;过滤垃圾邮件;模拟数据;路透社新闻主题分类,手写数字数据集
MNIST
第
1
4
讲
(Bonus Lecture)
机器学习在经管社科的应用
精读几篇在经管社科顶刊发表的经典机器学习论文
本次课程干货满满、奇货可居。
更难得可贵的是,主讲老师陈强教授具有丰富的教学经验、激情与魅力,是广大计量学子心目中真正的
“计量男神”,尤其擅长化繁为简、直指人心,让学员们迅速上手新知识与技能。
跟着陈强老师,寒假入门机器学习,登堂入室,立竿见影,赶上时代的步伐!
这是一个令人激动的时代。人工智能与机器学习正在深刻地改变着几乎每个行业与学科(包括计量经济学),而机器学习正是未来世界的一块重要柱石。
报名咨询:
尹老师
电话:
13321178792
QQ:42884447
WeChat:JGxueshu
以上图文为广告内容
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