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[學科前沿] 機器學習及R應用寒假現場班_2020年北京R培訓 [分享]

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資料狂人 在职认证  发表于 2019-7-15 09:54:34 |顯示全部樓層

Why R?

√ R是统计学家发明的专门用于统计计算的语言

R是統計學家的母語

R中的統計“包”(package)最多,且增長迅速

统计学顶級期刊的新发表论文一般带有相应的R包

R是免費開源的,在學界與業界均有很多用戶

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《高級计量经济学及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,其现场班常常人满为患、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”五天现场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R語言命令与经典案例,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,并掌握最为流行的数据科学软件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語言画图


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經驗、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!


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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stata SPSS
資料狂人 在职认证  发表于 2019-7-15 09:57:09 |顯示全部樓層
机器学习与R应用课纲202001.png



資料狂人 在职认证  发表于 2019-7-15 10:01:01 |顯示全部樓層
R語言由新西兰奥克兰大学Ross和Robert开发。

R語言是自由软件,可以放心大胆地使用,且具有非常强大的统计分析和作图功能,而且更重要的是R软件具有非常丰富的网上资源,目前R软件有3000多种贡献包,几乎可以实现所有的统计方法,目前大部分的统计学家和计量经济学家都使用R語言,而且越来越多的数据分析实务人员也开始使用R語言。

R語言具有简单易学,功能强大,体积小(仅40m左右),完全免费,可自由开发等特点,且R語言和S语言语法基本相同,绝大部分程序是互相兼容的。学习R软件正成为一种趋势。
R软件优美的地方是它能够修改很多前人编写的包的代码做各种你所需的事情,实际你是站在巨人的肩膀上。——Google首席经济学家Hal Varian



資料狂人 在职认证  发表于 2019-7-15 10:02:09 |顯示全部樓層
R是一套完整的數據處理、計算和制圖軟件系統。

其功能包括:

1.  數據存儲和處理系統;

2.  數組運算工具(其向量、矩陣運算方面功能尤其強大);

3.  完整連貫的統計分析工具;

4.  優秀的統計制圖功能;

5.  簡便而強大的編程語言:可操縱數據的輸入和輸出,可實現分支、循環,用戶可自定義功能
資料狂人 在职认证  发表于 2019-7-15 10:02:20 |顯示全部樓層
与其说R是一种统计软件,还不如说R是一种数学计算的环境,因为R并不是仅仅提供若干统计程序、使用者只需指定數據庫和若干参数便可进行一个统计分析。

R的思想是:它可以提供一些集成的統計工具,但更大量的是它提供各種數學計算、統計計算的函數,從而使使用者能靈活機動的進行數據分析,甚至創造出符合需要的新的統計計算方法。
資料狂人 在职认证  发表于 2019-7-15 10:08:02 |顯示全部樓層
歡迎咨詢,報名參加~
chengganglee 发表于 2019-7-15 11:54:45 |顯示全部樓層

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支持一下了
rossrachel 发表于 2019-7-15 12:23:36 |顯示全部樓層

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支持一下!
gx666666gx888 发表于 2019-7-15 12:44:02 |顯示全部樓層

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學習了。
karst 发表于 2019-7-15 12:52:43 |顯示全部樓層

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