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澳洲国立大学STAT3040 统计学习概述

作者:海马 发布时间:2023-08-23 09:47:06

随着几乎所有领域的数据收集规模和范围不断扩大,统计学习已成为任何希望了解数据的人的重要工具包,这也是很多统计学专业留学生必学的科目。这篇文章为大家带来澳洲国立大学STAT3040 统计学学习指南。STAT3040

一、课程概览

统计学习是一门为需要从真实数据中进行统计分析或 "学习 "的学生设计的课程。重点将放在统计概念和统计计算的发展上。内容将以许多不同应用领域的问题解决为动机。本课程将涵盖统计学习的一系列主题,包括线性和非线性回归、分类技术、重采样方法(如引导法)、正则化方法、基于树的方法和无监督学习技术(如原理成分分析和聚类)。

二、学习成果

使用 R 统计计算软件包中与统计学习相关的软件包和处理输出。

拟合线性和非线性回归模型,分析反应变量与协变量之间的关系。

对定性响应变量执行分类技术。

评估基于重采样方法的模型

基于正则化方法进行模型选择。

使用基于树的方法。

执行基本的无监督学习技术。

三、课程难度

这是一门监督学习的入门级课程,重点是回归和分类方法。教学大纲包括:线性和多项式回归、逻辑回归和线性判别分析;交叉验证和引导法、模型选择和正则化方法(岭和拉索);非线性模型、样条和广义加法模型;基于树的方法、随机森林和提升;支持向量机。还讨论了一些无监督学习方法:主成分和聚类(k-means 和分层)。

这不是一门数学含量很高的课程,因此我们在描述这些方法时尽量避免大量依赖公式和复杂的数学。我们将重点放在我们认为现代数据分析的重要元素上。我们用 R 语言进行计算。有专门的 R 语言讲座,提供从基础开始的教程,并通过更详细的课程来实现每一章中的技术。

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