首页>英国统计学习方法Statistical Learning Methodology
统计学习方法
MAS8383
Statistical Learning Methodology
学习目标
课程内容：
在各行各业的各个领域，正在生成和存储的数据比以往任何时候都要多。"大数据"一词的出现就是对现有海量数据的认可。通过对这些数据集进行统计分析，我们可以利用这些数据来回答一些重要问题。这门课程中，我们将研究如何从这种形式的数据集中学习。除了使用 R 进行实际应用之外，课程还将关注这些方法所依据的统计和数学理论。
具体来说，本课程旨在让学生掌握以下知识和技能：
- 了解从数据中学习的现代统计方法背后的理论。
- 获得将这些技术应用于一系列应用领域的大型复杂数据集分析的经验。
课程大纲：
- 多元数据分析基础，包括数据表示、总结和线性代数的核心应用。
- 主成分分析的理论与实践。
- 聚类分析。
- 线性回归，包括变量选择、正则化（脊回归、套索、弹性网）和降维技术。
- 分类，包括判别分析和逻辑回归。
- 广义线性模型。
- 基于树的方法，包括回归树、分类树和随机森林。
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