大数据分析
MAS3907
Big Data Analytics
学习目标
课程内容：
本课程旨在使学生了解"大"数据，特别是多元数据分析方法和模型所依据的统计理论。通过学习这门课，学生可以获得将该理论应用于大型数据集的经验。
课程摘要：
本课程将首先考虑用 R 表示数据集，以及生成数字和图形摘要的技术。然后，课程将考虑更为正式的技术，这种技术通常被称为"无监督学习"，其目的是总结变量或观察结果之间的关系。最后，课程将考虑一系列推理程序，即所谓的"监督学习"技术，其目的是根据一系列协变量预测分类或定量响应变量。最后，课程将研究线性回归，重点是克服在面对大量协变量时出现的问题。
课程大纲：
- 大数据介绍，特别是多元数据、数据摘要和 R 数据框架的使用。
- 主成分和聚类分析。
- 使用判别分析的分类方法；
- 交叉验证的使用。
- 基于线性回归的方法，包括变量选择方法；
- 使用脊回归、套索和弹性网进行收缩；
- 使用主成分回归和偏最小二乘法进行降维。
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