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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 在職認證  發表于 2019-7-15 09:54:34 |只看作者 |倒序

Why R?

√ R是統計學家發明的專門用于統計計算的語言

R是統計學家的母語

R中的統計“包”(package)最多,且增長迅速

統計學頂級期刊的新發表論文一般帶有相應的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

授課方式:思想原理 + 數學精髓 + R經典案例


講師介紹:

本課程由山東大學經濟學院陳強教授親授。陳強教授獲得北京大學經濟學學士、碩士,美國Northern Illinois University數學碩士、經濟學博士,現為數量經濟學博士生導師,在統計學、計量經濟學及機器學習領域具有深厚的功底,2010年入選教育部新世紀優秀人才支持計劃。陳強老師著有暢銷研究生教材《高級計量經濟學及Stata應用》(第2版,高教社,2014),并特別擅長深入淺出、直指人心地介紹數據分析原理,深受廣大學生們的喜愛,其現場班常常人滿為患、好評如潮。


開課信息:

時間:2020年1月11-15日(五天)

地點:北京市海淀區廠洼街3號丹龍大廈附近

費用:5000元/ 4400元(本科及碩士在讀優惠價);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:

機器學習早期為人工智能的分支,后來也有不少統計學家加入,最近一、二十年因為其預測精度迅速提高而走紅,并在業界有著廣泛的應用。可以預見,在未來三十年,幾乎所有行業都會因機器學習的深刻沖擊而改變。MIT名譽校長Eric Grimson曾預言,機器學習會成為像Word一樣的工具。而誰先掌握此工具,則可占得先機,成為時代的弄潮兒(至少不會落伍)。


基于機器學習的通用性,本次“機器學習及R應用”五天現場班將面向所有行業與學科的人士、老師與學生(包含經管社科、醫學衛生等領域)。


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,并掌握最為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) 什么是機器學習

(2) 機器學習的分類與術語

(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) 安裝R與RStudio

(3) R的對象(vector, matrix, data frame,list)

(4) 面向對象的函數式語言

(5) R語言畫圖


3懲罰回歸

(1) OLS

(2) RidgeRegression

(3) Lasso

(4) ElasticNet

(5) 交叉驗證 (Cross-validation)

(6) PostDouble Lasso and IV Lasso

(7) R案例


4線性分類

(1) Logit

(2) 多項Logit

(3) 貝葉斯決策理論

(4) 線性判別分析

(5) 二次判別分析

(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) 偏差與方差的權衡

(4) 維度災難

(5) R案例


7決策樹

(1) 分類樹

(2) 分裂準則(錯分率、基尼指數、信息熵)

(3) 修枝與交叉驗證

(4) 回歸樹

(5) R案例


8裝袋法與隨機森林

(1) 集成學習(Ensemble Learning)

(2) 裝袋法(Bagging)

(3) 隨機森林(Random Forest)

(4) 變量重要性(Variable Importance)

(5) 偏依賴圖(Partial Dependence Plot)

(6) R案例


9提升法

(1) 自適應提升法 (AdaBoost)

(2) AdaBoost的統計解釋

(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) 反向傳播算法(Back-propagation Algorithm)

(3) 隨機梯度下降(Stochastic Gradient Descent)

(4) 神經網絡的過擬合

(5) 深度學習的發展

(6) R案例


12卷積神經網絡

(1) 計算機視覺

(2) 卷積運算(Convolution Operation)

(3) 卷積神經網絡(卷積層、匯聚層)

(4) R案例


13循環神經網絡

(1) 文本數據與詞嵌套(WordingEmbedding)

(2) 循環神經網絡(RecurrentNeural Network)

(3) 長短期記憶模型(LSTM)

(4) 門控循環單元(GRU)

(5) R案例


14主成分分析

(1) 總體中的主成分分析

(2) 樣本中的主成分分析

(3) 方差分解與降維

(4) 主成分回歸

(5) R案例


15聚類分析

(1) K-均值聚類(K-meansClustering)

(2) 分層聚類(Hierarchical Clustering)

(3) 樹狀圖

(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,本次課程可謂干貨滿滿、奇貨可居。

更難得可貴的是,主講老師陳強教授具有豐富的教學經驗、激情與魅力,是廣大計量學子心目中真正的“計量男神”,尤其擅長化繁為簡、直指人心,讓學員們迅速上手新知識與技能。


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后與我們聯系);

4:開課前一周發送課程電子版講義,軟件準備及交通住宿指南。


聯系方式:

魏老師

QQ:28819897142881989714

Mail:vip@pinggu.org

Tel:010-68478566


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沙發
資料狂人 在職認證  發表于 2019-7-15 09:57:09 |只看作者
機器學習與R應用課綱202001.png



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藤椅
資料狂人 在職認證  發表于 2019-7-15 10:01:01 |只看作者
R語言由新西蘭奧克蘭大學Ross和Robert開發。

R語言是自由軟件,可以放心大膽地使用,且具有非常強大的統計分析和作圖功能,而且更重要的是R軟件具有非常豐富的網上資源,目前R軟件有3000多種貢獻包,幾乎可以實現所有的統計方法,目前大部分的統計學家和計量經濟學家都使用R語言,而且越來越多的數據分析實務人員也開始使用R語言。

R語言具有簡單易學,功能強大,體積小(僅40m左右),完全免費,可自由開發等特點,且R語言和S語言語法基本相同,絕大部分程序是互相兼容的。學習R軟件正成為一種趨勢。
R軟件優美的地方是它能夠修改很多前人編寫的包的代碼做各種你所需的事情,實際你是站在巨人的肩膀上。——Google首席經濟學家Hal Varian



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板凳
資料狂人 在職認證  發表于 2019-7-15 10:02:09 |只看作者
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
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報紙
資料狂人 在職認證  發表于 2019-7-15 10:02:20 |只看作者
與其說R是一種統計軟件,還不如說R是一種數學計算的環境,因為R并不是僅僅提供若干統計程序、使用者只需指定數據庫和若干參數便可進行一個統計分析。

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。
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地板
資料狂人 在職認證  發表于 2019-7-15 10:08:02 |只看作者
歡迎咨詢,報名參加~
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chengganglee 發表于 2019-7-15 11:54:45 |只看作者

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支持一下了
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rossrachel 發表于 2019-7-15 12:23:36 |只看作者

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支持一下!
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gx666666gx888 發表于 2019-7-15 12:44:02 |只看作者

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學習了。
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karst 發表于 2019-7-15 12:52:43 |只看作者

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