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机器学习经典必读书,李航《统计学习方法》出视频课了!

PaperWeekly • 4 年前 • 1135 次点击  



PaperWeekly推荐炼丹入门课程:

算法推导+作业讲解+教学指导



众所周知,AI行业里的技术大牛,微软亚洲研究院、华为诺亚方舟实验室等知名机构有着丰富的从业经历的李航博士,又推出了“蓝宝书”《统计学习方法》第二版!


很多同学都在举双手跟风说要购买,问一个扎心的问题:你能看懂整本书吗?


据了解,《统计学习方法》第一版主要是介绍了监督学习的算法与模型。而第二版主要增加的是无监督学习,但是在机器学习工业应用的领域内,我们90%所应用的还是监督学习的算法。



我们都知道《统计学习方法》涵盖了机器学习领域内90%应该掌握的算法,不仅对于学术研究,还是工业应用来说,这都是本好书。但是书本中很多概念都没有详细描述,因此对于很多学这本书的学生来说,还是有一定的难度。


所以,我们针对很多想学好机器学习的学员,遇到的这些困难,精心准备了一场集算法推导视频+作业讲解视频+教学指导为一体的李航《统计学习方法》训练营!


李航《统计学习方法》训练营


算法推导视频详解


有很多同学表示,因为公式推导缺少很多细节,自主学习需要在网上查阅大量的资料,耗费大量学习时间,因此,我们加入31节算法公式的推导详解视频细化到每一步,让你彻底搞懂机器学习内在的每一个原理。


部分教学视频

代码编程作业视频讲解



我们还对作业进行了详细的视频讲解,将作业代码完成了复现 ,让我们知其然更知其所以然


▼部分作业讲解视频


三维度答疑

同时针对很多同学在学习过程中遇到的不懂的问题,我们采取全方位的答疑模式

1、导师接受1对1提问,12小时之内保证解决问题

2、每月统一收集问题直播答疑,系统讲解重难点

3、微信群助教及时互动,群友互答


合理安排学习任务

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教学大纲
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Week1  

视频课第1章 统计学习方法概论

视频课第2章 感知机

视频课第3章 k近邻

 

作业:

推导推导正态分布均值的极大似然估计和贝叶斯估计

思考题思考感知机模型的假设空间?模型复杂度体现在哪里?

代码复现自编程/调用sklearn实现一个感知机算例

思考题思考k近邻算法的模型复杂度体现在哪里?什么情况下会造成过拟合?

代码复现自编程/调用sklearn实现一个k近邻算法算例

作业视频讲解:

极大似然估计和贝叶斯估计作业

感知机算例自编程和sklearn实现

 

Week2

【视频课】第4章 朴素贝叶斯法

【视频课】第5章 决策树

 

作业

代码复现自编程/调用sklearn实现朴素贝叶斯算法

证明题证明CART剪枝算法中,当α确定的情况下,存在唯一的最小子树Ta使得损失函数Cα(T)最小。

代码复现调用sklearn实现决策树算例,有余力者进行自编程实现

作业视频讲解:

K近邻算法自编程和sklearn实现

朴素贝叶斯自编程和sklearn实现

 

Week3

【视频课】第6章 逻辑斯谛回归与最大熵模型

【视频课】第7章 支持向量机

 

作业:

代码复现自编程/调用sklearn实现逻辑斯缔回归模型,尝试改变参数,选择不同算法

代码复现手算/自编程/调用sklearn完成习题7.2,求线性可分支持向量机的最大间隔分离超平面和分类决策函数

作业视频讲解:

决策树自编程和sklearn实现

逻辑斯蒂回归自编程和sklearn实现

 

Week4

【视频课】第8章 提升方法

【视频课】第9章 EM算法及推广

 

作业:

代码复现自编程/调用sklearn对提升方法例题8.1进行实现

代码复现自编程求解两分量高斯混合模型的参数

作业视频讲解:

支持向量机算例自编程和sklearn实现

提升方法算例的自编程和sklearn实现

 

Week5

【视频课】第10章 隐马尔科夫模型

【视频课】第11章 条件随机场

 

作业:

代码复现自编程实现隐马尔可夫模型的前向、后向和维特比算法

代码复现自编程实现条件随机场习题11.4

作业视频讲解:

用EM算法自编程估计两分量高斯混合模型的参数

自编程实现隐马尔可夫模型的前向、后向和维特比算法

自编程实现条件随机场习题11.4


不仅如此,我们还为我们的学员准备了多种福利


你还能获得什么?

1、赠送价值1198元为期一年1对1咨询服务,11位重量级人工智能大咖坐镇,全方位解决你的学习困惑

2、每周五热门话题讨论,400+学员的集体头脑风暴,资源、干货、观点一起碰撞

4、超过15家知名互联网企业的内推合作



5、get AI行业人脉资源,带学导师,班级同学,同学校友等等等,之后,大家可能都是AI圈的同事哦!


学员班级全家福



学AI, 顶级书本+权威导师,你就相当于成功了一半,而我们有广受学员好评的导师!


带学导师


Eddy

现任香港某大学数学系博士


毕业于国内双一流重点大学硕士学位


曾任国内知名电商平台大数据算法工程师


曾获数学建模竞赛,国家二等奖



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报名时间:2019年5月9日—2019年5月26日(过时无法参与)

学习周期:2019年5月20日 —2019年6月23日 


对于优秀作业我们将置顶,助教将进行点评和批改

睁开眼,阳光和你都在~

可上下滑动,查看部分学员作业反馈



学完有效果吗?事实证明,统计学是所有人工智能算法课的基础,也是最重要的一环


如果你曾经参加过我们的训练营,你知道每一位学生对我们都是真实的反馈。


学员给我们的好评

我们的模式在往期训练营里做到了零吐槽!零差评!

而我们,还在不断的更新迭代


睁开眼,阳光和你都在~

可上下滑动,查看部分学员评价

学习氛围

在我们的学习群里,你不仅能接触到更多严格要求自己的人,还能让你的学习效果在深度交流中实现最大化!


如果你还在犹豫,不如看看有多少位学生已经加入学习了


报名情况

1、超过1.9w+学员已加入训练营

2、累积打卡总195683+次


为了鼓励学生坚持学习,按要求完成作业,我们将赠送你如下福利!

打卡全勤将全额返现!不花一分钱,学完整门课!

截止目前我们已累积返现8万余元,还在不断累积

(训练营采取的积分机制,打卡、点评、点赞都会有得到相应的积分,凭积分就可以换取相应奖品!)

此外,积极参加社群活动,还有机会获得【深度之眼】的精美周边产品。



现在加入,仅需98元

   过时将无法参与!!!


报名时间:2019年5月9日—2019年5月26日

学习周期:2019年5月20日 —2019年6月23日 


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Q:课程资料在哪里看?

A:所有的课程资料均会在训练营内上传,报名以后请务必添加客服微信入群!

Q:视频可以电脑看吗?

A:课程视频支持PC端倍速播放。

Q:我们的课是基于第几版教学?

A:我们暂时还是以李航《统计学习方法》第一版为主,第二版已在更新中,等你学完可免费参与更新后的复训!

Q:报名后可以退款吗?

A:本服务为虚拟内容产品,一经购买,概不退款,敬请谅解。

Q:可以开具发票吗?

A:可以开具普通发票,请联系微信班主任填写需要的信息即可。


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4、如果你自己曾经读过AI类的经典或者前沿论文,并且对论文做过深入的分析和研究,可作为我们的paper精读班老师

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