Это - вводный курс с акцентом по изучению методов классификации и регрессии. Программа включает: линейная и параболическая регрессия, логистическая регрессия и линейный дискриминантный анализ; перекрестная проверка и загрузка, выбор модели и методы регуляризации (ребро и лассо); нелинейные модели, сплайны и обобщенные аддитивные модели; методы, основанные на дереве, случайные леса и усиление; машины векторов поддержки. Обсуждены некоторые безнадзорные методы изучения: основные компоненты и кластеризация (k-средняя и иерархическая).
Лекции покрывают весь материал в An Introduction to Statistical Learning, with Applications in R, написанного Hastie и Tibshirani (2013). С 5 января 2014, PDF этой книги приложен в аттаче.
Начало занятий: 19 января 2015
Конец занятий: 03 апреля 2015
Штат курса: профессор Тревор Хэсти, профессор Роб Тибширэни
Цена: бесплатно
URL: https://class.stanford.edu/courses/HumanitiesandScience/StatLearning/Winter2015/about
