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学习大纲

  • Week1

    第1章 统计学习方法概论
    第2章 感知机
    第3章 k近邻

    作业:
    【推导】推导正态分布均值的极大似然估计和贝叶斯估计
    【思考题】思考感知机模型的假设空间?模型复杂度体现在哪里?
    【代码复现】自编程/调用sklearn实现一个感知机算例
    【思考题】思考k近邻算法的模型复杂度体现在哪里?什么情况下会造成过拟合?
    【代码复现】自编程/调用sklearn实现一个k近邻算法算例

    作业视频讲解:
    极大似然估计和贝叶斯估计作业
    感知机算例自编程和sklearn实现

  • Week2

    第4章 朴素贝叶斯法
    第5章 决策树

    作业:
    【代码复现】自编程/调用sklearn实现朴素贝叶斯算法
    【证明题】证明CART剪枝算法中,当α确定的情况下,存在唯一的最小子树Ta使得损失函数Cα(T)最小。
    【代码复现】调用sklearn实现决策树算例,有余力者进行自编程实现

    作业视频讲解:
    K近邻算法自编程和sklearn实现
    朴素贝叶斯自编程和sklearn实现

  • Week3

    第6章 逻辑斯谛回归与最大熵模型
    第7章 支持向量机

    作业:
    【代码复现】自编程/调用sklearn实现逻辑斯缔回归模型,尝试改变参数,选择不同算法
    【代码复现】手算/自编程/调用sklearn完成习题7.2,求线性可分支持向量机的最大间隔分离超平面和分类决策函数

    作业视频讲解:
    决策树自编程和sklearn实现
    逻辑斯蒂回归自编程和sklearn实现

  • Week4

    第8章 提升方法
    第9章 EM算法及推广

    作业:
    【代码复现】自编程/调用sklearn对提升方法例题8.1进行实现
    【代码复现】自编程求解两分量高斯混合模型的参数

    作业视频讲解:
    支持向量机算例自编程和sklearn实现
    提升方法算例的自编程和sklearn实现

  • Week5

    第10章 隐马尔科夫模型
    第11章 条件随机场

    作业:
    【代码复现】自编程实现隐马尔可夫模型的前向、后向和维特比算法
    【代码复现】自编程实现条件随机场习题11.4

    作业视频讲解:
    用EM算法自编程估计两分量高斯混合模型的参数
    自编程实现隐马尔可夫模型的前向、后向和维特比算法
    自编程实现条件随机场习题11.4

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