學(xué)好Python=基礎(chǔ)學(xué)科能力+業(yè)務(wù)知識+ IT技術(shù)

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機器學(xué)習(xí)及Python應(yīng)用

陳強親授

開課信息：

時間：2025年1月16-19日 (四天)

地點：上海市，提供交通住宿指南

費用：5200元/ 4800元(本科及碩士在讀優(yōu)惠價)；食宿費用自理

安排：上午9:00-12:00；下午2:00-5:00；答疑

報名：https://www.peixun.net/main.php?mod=buy&cid=1771

培訓(xùn)內(nèi)容目錄:

授課方式：思想原理 + 數(shù)學(xué)精髓 + Python經(jīng)典案例

第1講 機器學(xué)習(xí)引論

(1) 什么是機器學(xué)習(xí)

(2) 機器學(xué)習(xí)的分類與術(shù)語

(3) 案例：垃圾郵件過濾；手寫體數(shù)字識別；圖像識別；自動駕駛

第2講 Python語言快速入門

(1) Why Python？

(2) 安裝Python與Spyder

(3) Python的模塊 (module)

(4) Python的對象 (str, bool, list, tuple, dict, set)

(5) Python的函數(shù) (function)與方法 (method)

(6) Numpy (ndarray), pandas (Series, DataFrame)

(7) sklearn (機器學(xué)習(xí))與keras (深度學(xué)習(xí))

(8) Python畫圖 (Matplotlib, pandas, seaborn)

(9) Python面向?qū)ο缶幊?/font>

第3講 數(shù)學(xué)回顧

(1) 梯度向量
(2) 方向?qū)��?shù)

(3) 梯度下降

(4) 向量微分

(5) 最優(yōu)化

第4講 線性回歸

(1) OLS

(2) 過擬合與泛化能力

(3) 偏差與方差的權(quán)衡

(4) 交叉驗證

(5) Python案例：多項式回歸的過擬合；波士頓房價

第5講 邏輯 回歸

(1) Logit

(2) 幾率比

(3) 靈敏度與特異度

(4) ROC與A U C

(5) 科恩的kappa

(6) Python案例：泰坦尼克號旅客的存活

第6講 多項邏輯 回歸

(1) 多項Logit

(2) Python案例：識別玻璃類別

第7講 懲罰回歸

(1) 高維回歸的挑戰(zhàn)

(2) 嶺回歸 (Ridge Regression)

(3) 套索估計 (Lasso)

(4) 彈性網(wǎng)估計 (Elastic Net)

(3) Python案例：前列腺癌的影響因素

第8講 K近鄰法

(1) 回歸問題的K近鄰法

(2) 分類問題的K近鄰法

(3) Python案例：摩托車撞擊實驗數(shù)據(jù)；鳶尾花品種的歸類；威斯康辛乳腺癌的診斷

第9講 決策樹

(1) 分類樹 (Classification Tree)

(2) 分裂準則(錯分率、基尼指數(shù)、信息熵)

(3) 成本復(fù)雜性修枝

(4) 回歸樹 (Regression Tree)

(5) Python案例：波士頓房價；葡萄牙銀行市場營銷

第10講 隨機森林

(1) 集成學(xué)習(xí) (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) Python案例：波士頓房價；聲吶信號的分類

第11講 提升法

(1) 自適應(yīng)提升法 (AdaBoost)

(2) AdaBoost的統(tǒng)計解釋

(3) 梯度提升法 (Gradient Boosting Machine)

(4) XGBoost算法

(5) Python案例：波士頓房價；過濾垃圾郵件；識別玻璃類別

第12講 支持向量機

(1) 最大間隔分類器 (Maximal Margin Classifier)

(2) 軟間隔分類器 (Soft MarginClassifier)

(3) 支持向量機 (Support Vector Machine)

(4) 核技巧 (Kernel Trick)

(5) 支持向量回歸 (Support Vector Regression)

(6) Python案例：模擬數(shù)據(jù)；過濾垃圾郵件；識別手寫數(shù)字；波士頓房價

第13講 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

(1) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的思想

(2) 感知機（Perceptron）

(3)前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (Feedforward Neural Network)

(4) 激活函數(shù) (Activation Function)

(5) 反向傳播算法 (Back-propagation Algorithm)

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

(7) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過擬合與正則化

(8) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (Convolution Neural Network)

(9) 深度學(xué)習(xí)的發(fā)展

(10) Python案例 (sklearn與Keras)：波士頓房價；過濾垃圾郵件；模擬數(shù)據(jù)；路透社新聞主題分類，手寫數(shù)字數(shù)據(jù)集MNIST

第14講(Bonus Lecture) 機器學(xué)習(xí)在經(jīng)管社科的應(yīng)用

精讀幾篇在經(jīng)管社科頂刊發(fā)表的經(jīng)典機器學(xué)習(xí)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(xué)經(jīng)驗、激情與魅力，是廣大計量學(xué)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(xué)員們迅速上手新知識與技能。

跟著陳強老師，四天入門機器學(xué)習(xí)，登堂入室，立竿見影，趕上時代的步伐！

優(yōu)惠：

現(xiàn)場班老學(xué)員9折優(yōu)惠；

同一單位三人以上同時報名9折優(yōu)惠；

同一單位六人以上同時報名8折優(yōu)惠；

以上優(yōu)惠與學(xué)生優(yōu)惠價不疊加。

報名流程：

1：點擊“https://www.peixun.net/main.php?mod=buy&cid=1771”，網(wǎng)上填寫信息提交；

2：給予反饋，確認報名信息；

3：網(wǎng)上訂單繳費（需要刷卡或?qū)�公轉(zhuǎn)賬的請報名后與我們聯(lián)系）；

4：開課前一周發(fā)送課程電子版講義，軟件準備及交通住宿指南。

根據(jù)繳費順序安排座位哦~~

聯(lián)系方式：

尹老師

電話: 13321178792

QQ:  42884447

微信：JGxueshu

往期“機器學(xué)習(xí)現(xiàn)場班”學(xué)員們的評論

• 今天聽了您的課，收獲很多！
  

• 謝謝陳老師！聽您講課受益良多！
  

• 陳強老師的高維空間景色宜人……
  

• 感謝陳老師！每次聽課都收益匪淺！
  

• 謝謝陳老師，這幾天學(xué)了不少新的東西，辛苦了！
  

• 近幾日聽您講課收獲很大，今后還要向您多多學(xué)習(xí)！
  

• 今天上課干貨滿滿……這兩天參加您的培訓(xùn)，收獲很大，希望未來有機會也請您到我們學(xué)校交流。
  

• 陳老師好，以前都是讀你的書，給學(xué)生推薦你的書和公眾號，這幾天聽你講課，信手拈來，深入淺出，果然是高手中的高手！
  

• 之前一直聽您的視頻課，看公眾號收獲特別大。都打印裝訂成冊了，老師你公眾號寫的特別生動，有的不好理解的地方一看您的比喻就豁然開朗了，都是原創(chuàng)的內(nèi)容，特別有吸引力，真的可以再出一本書呢。今天第一次聽機器學(xué)習(xí)，耳目一新呢，上了一天的課收獲特別大。
  

• 受益匪淺，陳老師辛苦了，祝陳老師假期愉快！
  

• “機器學(xué)習(xí)哪家強，山東大學(xué)找陳強”。哈哈哈，謝謝陳老師深入淺出的講解。收獲頗豐，受益匪淺！
  

• “人到中年不得已，機器學(xué)習(xí)來兜底”。同謝陳老師細致入微的講解，受益匪淺！
  

• 課程真的講得太好了，在老師的課程中學(xué)到太多了！感謝陳老師，同樣無比期待機器學(xué)習(xí)新書的出版��！
  

• 下次開課，要推薦其他同學(xué)參加。很有收獲！
  

• 真是獲益匪淺，感謝陳老師辛苦付出，期待陳老師新書，祝陳老師和大家假期愉快！
  

• 感謝陳老師5天精彩且細致入微的講解～出書一定推薦給其他同學(xué)！順祝老師假期愉快！
  

• 陳老師辛苦了！陳老師的課高屋建瓴又深入淺出，真的受益良多。感謝陳老師，祝陳老師假期愉快！
  

• 五天時間不長，卻像走過了一條漫長而幽暗的知識隧道，沒有陳老師的火炬照亮前進方向，豈能穿越！非常感謝陳老師深入淺出、妙喻頻出的授課！期待專著盡快出版！祝陳老師身體健康、學(xué)術(shù)之樹長青！
  

• 論文數(shù)據(jù)愁掉發(fā)，機器學(xué)習(xí)來開掛。這幾天仿佛打開了新世界的大門。感謝陳老師！坐等陳老師新書出版。
  

• 感謝陳老師，收獲滿滿，期待以后繼續(xù)和您學(xué)習(xí)！
  

• 感謝陳老師，干貨滿滿收獲很大。聽兩次陳老師現(xiàn)場班了，陳老師總能復(fù)雜問題簡單化、深入淺出，娓娓道來。難得的學(xué)習(xí)，感謝！
  

• 感謝陳老師，也感謝主辦方的老師，5天收獲滿滿，期待以后再次相見！
  

• 感謝陳老師！這五天收獲良多。之前學(xué)過一些Python，但是陳老師的講解更本質(zhì)，使我對于Python的理解上了一個臺階。ML講解更是深入淺出，很遺憾時間問題早離場了一會，期待能有機會跟隨陳老師再學(xué)習(xí)。
  

• 感謝陳老師，也感謝主辦方！陳老師的課程和教材向來深入淺出，很適合學(xué)習(xí)和應(yīng)用，期待以后再次相見！
  

• 非常感謝和敬佩陳強老師！五天高密度教學(xué)，特別辛苦。講解內(nèi)容全面，深入淺出，很多點睛之語，直透本質(zhì)，非有致廣大盡精微之學(xué)養(yǎng)不能達！祝陳老師學(xué)術(shù)之樹常青，桃李滿天下！
  

• 陳老師，這五天聽完您機器學(xué)習(xí)的課真的是受益匪淺，太感謝您啦！希望以后還有機會能跟您學(xué)習(xí)。
  

• 陳老師您好，很感謝您這兩天的授課。作為機器學(xué)習(xí)小白，通過兩天學(xué)習(xí)，有了一個快速了解，收獲很大。在人大讀博期間，您的書一直是我的重要參考書籍，反復(fù)學(xué)習(xí)。這次培訓(xùn)，有幸加您微信，很開心。您上課辛苦啦！
  

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以便審核進群資格，未注明則拒絕

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R語言和IT技術(shù)差了十萬八千里。。

Thanks.

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