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2015-07-27

1月11-15日機器學習及R應用集中短訓現場班

授课方式:思想原理 + 数学精髓 + R经典案例


講師介紹:

本课程由山东大学经济学院陈强教授亲授。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),并特别擅长深入浅出、直指人心地介绍数据分析原理,深受广大学生们的喜爱,其現場班常常人满为患、好评如潮。


開課信息:

時間:2020年1月11-15日(五天)

地點:北京市海澱區廠窪街3號丹龍大廈附近

費用:5000元/ 4400元(本科及硕士在读优惠价);食宿自理

安排:上午9:00-12:00;下午2:00-5:00;答疑


培訓目的和特色:

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)。


基于机器学习的通用性,本次“機器學習及R應用”五天現場班将面向所有行业与学科的人士、老师与学生(包含经管社科、医学卫生等领域)。


本課程的最大特色在于“一站式服務”,從機器學習的原理、數學推導,到R語言命令與經典案例,無不精心設計、絲絲入扣,理論聯系實操,讓學員們迅速理解機器學習的精髓,並掌握最爲流行的數據科學軟件R語言操作。


培訓內容目錄:

1機器學習引論

(1) 什么是机器学习

(2) 机器学习的分类与术语

(3) 案例:垃圾郵件過濾;手寫體數字識別;圖像識別;自動駕駛


2  R語言快速入門

(1) Why R?

(2) 安装R与RStudio

(3) R的对象(vector, matrix, data frame,list)

(4) 面向对象的函数式语言

(5) R语言画图


3懲罰回歸

(1) OLS

(2) RidgeRegression

(3) Lasso

(4) ElasticNet

(5) 交叉验证 (Cross-validation)

(6) PostDouble Lasso and IV Lasso

(7) R案例


4線性分類

(1) Logit

(2) 多项Logit

(3) 贝叶斯决策理论

(4) 线性判别分析

(5) 二次判别分析

(6) ROC/AUC

(7) R案例


5樸素貝葉斯

(1) 樸素貝葉斯

(2) 拉普拉斯修正

(3) R案例


6 K近鄰法

(1) KNN forRegression

(2) KNN forClassification

(3) 偏差与分v畹娜ê

(4) 维度灾难

(5) R案例


7決策樹

(1) 分类树

(2) 分裂准则(错分率、基尼指数、信息熵)

(3) 修枝与交叉验证

(4) 回归树

(5) R案例


8裝袋法與隨機森林

(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) R案例


9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) R案例


10支持向量機

(1) MaximalMargin Classifier

(2) SoftMargin

(3) SupportVector Machine

(4) KernelTrick

(5) R案例


11前饋神經網絡

(1) 前饋神經網絡

(2) 反向传播算法(Back-propagation Algorithm)

(3) 随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent)

(4) 神经网络的过拟合

(5) 深度学习的发展

(6) R案例


12卷積神經網絡

(1) 计算机视觉

(2) 卷积运算(Convolution Operation)

(3) 卷積神經網絡(卷积层、汇聚层)

(4) R案例


13循環神經網絡

(1) 文本数据与词嵌套(WordingEmbedding)

(2) 循環神經網絡(RecurrentNeural Network)

(3) 长短期记忆模型(LSTM)

(4) 门控循环单元(GRU)

(5) R案例


14主成分分析

(1) 总体中的主成分分析

(2) 样本中的主成分分析

(3) 分v罘纸庥虢滴

(4) 主成分回归

(5) R案例


15聚類分析

(1) K-均值聚类(K-meansClustering)

(2) 分层聚类(Hierarchical Clustering)

(3) 树状图

(4) R案例


16機器學習在經管社科的應用

精讀幾篇在經管社科頂刊發表的經典機器學習論文


不難看出,本次課程可謂幹貨滿滿、奇貨可居。

更难得可贵的是,主講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。


跟著陳強老師,五天入門機器學習,登堂入室,立竿見影,趕上時代的步伐!

[查看圖片]


優惠:

現場班老學員9折優惠;
同一單位三人以上同時報名9折優惠;

同一單位六人以上同時報名8折優惠;

以上優惠不疊加。


報名流程:
1:點擊“http://www.peixun.net/main.php?mod=buy&cid=1436
”,網上填寫信息提交;
2:給予反饋,確認報名信息;
3:網上訂單繳費(需要刷卡或對公轉賬的請報名後與我們聯系);
4:开课前一周发送课程电子版講义,软件准备及交通住宿指南。

聯系方式:
魏老師
QQ:28819897142881989714
Mail:vip@pinggu.org
Tel:010-68478566

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silver365 2015-7-27 15:22:10
正在學習R,很好的培訓
lwl9901 2015-9-18 15:01:10
頂一下
lwl9901 2015-9-18 23:32:29
頂一下
lwl9901 2015-9-18 23:33:01
頂一下
anjing7701 2015-9-21 10:29:21
很好很好。。。
selfswim 2015-9-21 20:03:50
其實很不錯,推薦需要的小夥伴一定要參加
純潔理想奮鬥 2015-9-23 12:26:53
zhaola91 2015-9-23 12:47:26
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casboryy 2015-10-9 11:54:10
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