Statistical Learning普通证书

统计学习

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Statistical Learning

9.2 (21人)

  • 知识量:9.9
  • 教师参与:9.8
  • 趣味性:9.8
  • 课程设计:9.9

难度:简单

开始时间:2016-01-12

持续时间:8.0周/每周5.0小时

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这是一门针对统计学习中的监督学习的入门级的课程,内容集中在回归和分类算法上。课程大纲包括:线性和多项式回归,逻辑回归和线性分析;交叉校验和bootstrap,模型选择和正则化方法;非线性模型,spines and generalized additive模型;基于树的算法,随机森林和boosting;支持向量机。还有一些非监督算法的讨论。

这并不是一门有很多数学演算的课,我们希望不依靠太多的公式和复杂的数学区描述这些算法。我们会将讨论集中在数据分析中我们认为重要的部分上。计算是通过R语言完成的。这里也有关于R语言的教学部分,从基础开始,不断的在每一章提到更多的技术细节。


翻译:@Liml

课程点评 写点评

综合评分:9.2难度:简单

  • 知识量:9.9
  • 教师参与:9.8
  • 趣味性:9.8
  • 课程设计:9.9
  • 讲解清楚 6
  • 干货 3
  • 老师牛 3
  • 作业少 2
  • 作业难 2
  • 偏理论 2
  • 入门级 2

精彩点评

  • 火炭小姐
    火炭小姐 已完成

    这门课的牛逼无需多言。但这绝对不是101级别的入门课,本门课涉及的统计理论不仅是基础统计的概念,范围更广。作为一名文科狗(最深只学过econometrics),每周要花10+小时去消化,看教材,需要额外找资料深入学习。 R教程很实用,很容易上手!!!

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最新点评

  • cak1
    cak1 已完成

    Hastie和Tibshirani可是数据挖掘/统计学习方面的大牛,我这课是在学校里上的,除了lagunita上简单的作业外还有四个大作业以及两个考试. 不过这课教授们讲的很清楚,而且覆盖了大量的数据挖掘算法,属于很好的面向各种背景学生的入门课,也算是给lagunita的系统长脸了~

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  • 我的肾好疼
    我的肾好疼 在上课

    同时机器学习,同是斯坦福的课程,免不了要跟Andrew Ng的《机器学习》相比。这门课比Ng的课要难,课程量也不少。而且Andrew Ng讲授的是纯粹的机器学习观点,但这门课叫“统计学习”,依然是基于统计的角度,像什么置信区间、R方,组内均方这些统计概念基本就没怎么出现在Ng的课上——虽然研究对象相同,但机器学习和统计的思考角度却不同。这门课的老师还提供教材供下载,他们的教材有中文版可以买到,很经典。

    2015-12-31 13:53 0
  • 芦苇丛
    芦苇丛 已完成

    一直没搞清楚统计学习和机器学习的区别在哪里,似乎统计学习更偏统计理论一点吧。这课应该是给社科类学生开的,所以讲得不难,没什么理论证明,主要是讲应用,但即便如此这课还是要比Coursera上斯坦福的那个大水课机器学习难不少。这课的习题挺难的,单选多选填空编程题全都有,而且都只能交一次,90分才能拿优秀,反正我是没拿到……

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    2015-07-20 23:49 0
  • 叶飘潇雨
    叶飘潇雨 已完成

    用的书不是 The Elements of Statistics Learning,用的是简化版。这门课很好,提供了PDF书籍,资料下载,还有R实现的代码。两位老师都是统计界的大牛,很有趣味,还采访了S语言,Bootstrapping等的发明者。论坛里也会有TA来帮助解答。觉得作业只能选一次有点不习惯吧。作为机器学习偏向统计方向的频率学派的入门课,真的很适合。

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    2015-04-09 12:43 0
  • 火炭小姐
    火炭小姐 已完成

    这门课的牛逼无需多言。但这绝对不是101级别的入门课,本门课涉及的统计理论不仅是基础统计的概念,范围更广。作为一名文科狗(最深只学过econometrics),每周要花10+小时去消化,看教材,需要额外找资料深入学习。 R教程很实用,很容易上手!!!

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  • 流年闲草_AlexGe
    流年闲草_AlexGe 已完成

    很好的课程,看配套教材,然后做网站配套选择题,一天一章刚刚好,这门课最大的价值在于将算法,机理以及优化过程中用的各种Metrics背后的思想都讲得非常清楚,在啃ESL前速度过一遍帮助好大,希望我早日完成ESL的学习!

    2015-03-22 11:03 0
  • lopemann
    lopemann 已完成

    这门课让我非常有亲切感,可能是因为这两位机器学习元老级人物都是统计出身,而不是计算机出身吧。我是学统计的。 整个课程都很intuitive,毫无违和感 我觉得不管有没有计算机或统计背景,都可以上上这门课 难度是低于斯坦福,台湾大学和麻省理工的机器学习的 这门课的教材是另一本教材的简略版 而另一本教材是机器学习最经典的教材之一,也是我们学校机器学习入门所用教材 上这门课应该是很享受的 这两位元老级人物一点架子都没用,很让人尊敬

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    2015-02-04 16:09 0
  • Nutastray
    Nutastray 已完成

    纯粹为了膜拜两位Stanford机器学习大神去听的。内容基本和An introduction to statistical learning一致,这本书没有element那本具体,可以看成后者的应用速成版。因为看过书了,纯粹当成复习,课程内容较浅,书上涉及数学的地方大部分都省略了。

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    2014-12-27 22:32 0

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