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精通数据科学:从线性回归到深度学习 线性回归:模型之母 模型陷阱_代码实现

精通数据科学:从线性回归到深度学习
共56节 9670人在学 课程详情
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  • 数学基础:恼人但又不可或缺的知识

    • 矩阵和向量空间:模型里,数据的基本表示形式
    • 概率:量化随机
    • 微积分:变化速率与累积效应
  • 线性回归:模型之母

    • 机器学习眼中的线性回归
    • 机器学习_线性回归的代码实现
    • 统计眼中的线性回归模型
    • 统计_线性回归的代码实现
    • 模型陷阱
    • 模型陷阱_代码实现
    • 模型的生命周期
  • 逻辑回归:隐藏因子

    • 如何解决二元分类问题
    • 逻辑回归的代码实现与模型结果理解
    • 如何评估分类模型的效果
    • 模型评估指标的代码实现
    • 如何解决多元分类问题
    • 非均衡分类问题
  • 工程实现:计算机是怎么算的

    • 如何算出模型参数的估计值
    • 与TensorFlow的第一次亲密接触
    • 梯度下降法的缺陷及其改进
  • 计量经济学的启示:他山之石

    • 如何在模型里使用定性变量
    • 使用定性变量的代码实现
    • 如何在模型里更有效地使用定量变量
    • 更有效使用定量变量的代码实现
    • 多变量的烦恼:多重共线性
    • 解决多重共线性的代码实现
    • Y的变化来自何处:内生性
  • 监督式学习之SVM: 万能分类器

    • 什么是SVM?
    • 如何处理线性不可分的问题:SVM的数学进化
    • 如何处理非线性的分类问题:拉格朗日对偶
    • 如何处理非线性的分类问题:核函数
    • SVM的代码实现
  • 监督式学习之树模型: 模型的联结

    • 什么是决策树:条理清晰地做决定
    • 模型的联结:决策树的常用方式
    • 树的集成:随机森林
    • 树的集成:GBDT
    • 树集成的代码实现
  • 生成式模型之贝叶斯框架:量化信息的价值

    • 如何量化信息的价值:条件概率
    • 什么是生成式模型?
  • 生成式模型之朴素贝叶斯:简单的文本分类利器

    • 利用朴素贝叶斯对文本分类:从文字到数字
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课时介绍

使用scikit-learn、statsmodels实现应对模型陷阱的方法;Lasso模型实现;网格搜寻实现;假设检验实现

课程介绍

数据科学是一门内涵很广的学科,它涉及到统计分析、机器学习以及计算机科学三方面的知识和技能。本课程将深入浅出、全面系统地介绍了这门学科的内容。通过这门课程,同学可以了解并熟悉如下的开源工具:scikit-learn、statsmodels、TensorFlow、Pyspark等。

本课程分为4个部分,18个章节。

·             第一部分是最初的3章,主要介绍数据科学想要解决的问题、常用的IT工具Python以及这门学科所涉及的数学基础。

·             第二部分是第4-7章,主要讨论数据模型,主要包含三方面的内容:一是统计中最经典的线性回归和逻辑回归模型;二是计算机估算模型参数的随机梯度下降法,这是模型工程实现的基础;三是来自计量经济学的启示,主要涉及特征提取的方法以及模型的稳定性。

·             第三部分是接下来的8-15章,主要讨论算法模型,也就是机器学习领域比较经典的模型。这三章依次讨论了监督式学习、生成式模型以及非监督式学习。

·             第四部分将覆盖目前数据科学最前沿的两个领域分别是大数据和人工智能。具体来说,第11章将介绍大数据中很重要的分布式机器学习,而最后两章将讨论人工智能领域的神经网络和深度学习。

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