Новини

28.08.2023
1251

Навчальний курс "STATISTICAL LEARNING" від STANFORD UNIVERSITY

Навчальний курс "STATISTICAL LEARNING" від STANFORD UNIVERSITY

???????? Стенфордський університет пропонує безкоштовні онлайн-курси: покращуйте власні навички та отримуйте онлайн-сертифікат edX Stanford
Stanford Online – це навчальний портал Стенфордського університету, що пропонує студентам з усього світу доступ до можливостей розширеної освіти, професійного розвитку та навчання впродовж усього життя ????????‍????????
 

Курс: Stanford University: Statistical Learning, пропонує: 

вивчити деякі з основних інструментів, що використовуються у статистичному моделюванні та науці про дані. Курс охоплює як традиційні, так і нові захоплюючі методи, а також те, як їх використовувати в R. Матеріал курсу оновлений у 2021 році для другого видання підручника курсу.

 

Про цей курс

Це вступний курс з навчання під керівництвом викладача, який зосереджується на методах регресії та класифікації. Програма включає: лінійну та поліноміальну регресію, логістичну регресію та лінійний дискримінантний аналіз; перехресну перевірку та бутстреп, методи вибору та регуляризації моделей (гребінь та ласо); нелінійні моделі, сплайни та узагальнені адитивні моделі; деревоподібні методи, випадкові ліси та бустінг; машини опорних векторів; нейронні мережі та глибоке навчання; моделі виживання; множинне тестування. Обговорюються деякі методи неконтрольованого навчання: головні компоненти та кластеризація (k-середні та ієрархічні).

Це не складний математичний курс, тому розробники курсу намагалися описати методи без великої залежності від формул і складної математики. Обчислення виконуються мовою R. Є лекції, присвячені R, які дають навчальні посібники з нуля і переходять до більш детальних занять, які реалізують методи, описані в кожному розділі.

Лекції охоплюють весь матеріал книги "Вступ до статистичного навчання із застосуванням R" (друге доповнення) Джеймса, Віттена, Хасті та Тібшірані (Springer, 2021). PDF-файл цієї книги можна безкоштовно завантажити на сайті видання.

 

Що Ви дізнаєтесь:

  • Огляд статистичного навчання
  • Лінійна регресія
  • Класифікація
  • Методи передискретизації
  • Вибір та регуляризація лінійної моделі
  • Вихід за межі лінійності
  • Деревоподібні методи
  • Машини опорних векторів
  • Глибоке навчання
  • Моделювання виживання
  • Навчання без нагляду
  • Багаторазове тестування

 

???????? Потужний каталог професійних, безкоштовних і відкритих матеріалів пропонує безліч способів розширити свої знання!
 
 
Матеріал підготував: Гряділь Т.І.
Категорії: