陈强老师Python机器学习2024年暑期现场班, 独家讲授机器学习在经管领域的应用

机器学习早期为人工智能的分支，后来也有不少统计学家加入，最近一、二十年因为其预测精度迅速提高而走红，并在业界有着广泛的应用。可以预见，在未来三十年，几乎所有行业都会因机器学习的深刻冲击而改变。MIT名誉校长Eric Grimson曾预言，机器学习会成为像Word一样的工具。而谁先掌握此工具，则可占得先机，成为时代的弄潮儿（至少不会落伍）。

基于机器学习的通用性，本次“机器学习及Python应用”四天现场班将面向所有行业与学科的人士、老师与学生（包含经管社科、医学卫生等领域）。本课程的最大特色在于“一站式服务”，从机器学习的原理、数学推导，到Python语言命令与经典案例，无不精心设计、丝丝入扣，理论联系实操，让学员们迅速理解机器学习的精髓，并掌握最为流行的数据科学软件Python语言操作。

本课程由山东大学经济学院陈强教授亲授。陈强教授获得北京大学经济学学士、硕士，美国Northern Illinois University数学硕士、经济学博士，现为数量经济学博士生导师，在统计学、计量经济学及机器学习领域具有深厚的功底，2010年入选教育部新世纪优秀人才支持计划。陈强老师著有畅销研究生教材《高级计量经济学及Stata应用》（第2版，高教社，2014），以及《机器学习及R应用》（高教社，2020）与《机器学习及Python应用》（高教社，2021）。陈强老师特别擅长深入浅出、直指人心地介绍数据分析原理，深受广大学生们的喜爱，其现场班常常人满为患、好评如潮。

2023-10-11 11:54:53 上传 下载附件 (108.05 KB)

开课信息：

时间：2024年7月18-21日 (四天)

地点：北京市，提供交通住宿指南

费用：5200元/ 4800元(本科及硕士在读优惠价)；食宿自理

安排：上午9:00-12:00；下午2:00-5:00；答疑

报名：https://www.peixun.net/main.php?mod=buy&cid=1771

培训内容目录:

授课方式：思想原理 + 数学精髓 + Python经典案例

第1讲 机器学习引论

(1) 什么是机器学习

(2) 机器学习的分类与术语

(3) 案例：垃圾邮件过滤；手写体数字识别；图像识别；自动驾驶

第2讲 Python语言快速入门

(1) Why Python？

(2) 安装Python与Spyder

(3) Python的模块 (module)

(4) Python的对象 (str, bool, list, tuple, dict, set)

(5) Python的函数 (function)与方法 (method)

(6) Numpy (ndarray), pandas (Series, DataFrame)

(7) sklearn (机器学习)与keras (深度学习)

(8) Python画图 (Matplotlib, pandas, seaborn)

(9) Python面向对象编程

第3讲 数学回顾

(1) 梯度向量 (2) 方向导数

(3) 梯度下降

(4) 向量微分

(5) 最优化

第4讲 线性回归

(1) OLS

(2) 过拟合与泛化能力

(3) 偏差与方差的权衡

(4) 交叉验证

(5) Python案例：多项式回归的过拟合；波士顿房价

第5讲 逻辑 回归

(1) Logit

(2) 几率比

(3) 灵敏度与特异度

(4) ROC与A U C

(5) 科恩的kappa

(6) Python案例：泰坦尼克号旅客的存活

第6讲 多项逻辑 回归

(1) 多项Logit

(2) Python案例：识别玻璃类别

第7讲 惩罚回归

(1) 高维回归的挑战

(2) 岭回归 (Ridge Regression)

(3) 套索估计 (Lasso)

(4) 弹性网估计 (Elastic Net)

(3) Python案例：前列腺癌的影响因素

第8讲 K近邻法

(1) 回归问题的K近邻法

(2) 分类问题的K近邻法

(3) Python案例：摩托车撞击实验数据；鸢尾花品种的归类；威斯康辛乳腺癌的诊断

第9讲 决策树

(1) 分类树 (Classification Tree)

(2) 分裂准则(错分率、基尼指数、信息熵)

(3) 成本复杂性修枝

(4) 回归树 (Regression Tree)

(5) Python案例：波士顿房价；葡萄牙银行市场营销

第10讲 随机森林

(1) 集成学习 (Ensemble Learning)

(2) 装袋法 (Bagging)

(3) 随机森林 (Random Forest)

(4) 变量重要性 (Variable Importance)

(5) 偏依赖图 (Partial Dependence Plot)

(6) Python案例：波士顿房价；声呐信号的分类

第11讲 提升法

(1) 自适应提升法 (AdaBoost)

(2) AdaBoost的统计解释

(3) 梯度提升法 (Gradient Boosting Machine)

(4) XGBoost算法

(5) Python案例：波士顿房价；过滤垃圾邮件；识别玻璃类别

第12讲 支持向量机

(1) 最大间隔分类器 (Maximal Margin Classifier)

(2) 软间隔分类器 (Soft MarginClassifier)

(3) 支持向量机 (Support Vector Machine)

(4) 核技巧 (Kernel Trick)

(5) 支持向量回归 (Support Vector Regression)

(6) Python案例：模拟数据；过滤垃圾邮件；识别手写数字；波士顿房价

第13讲 人工神经网络

(1) 人工神经网络的思想

(2) 感知机（Perceptron）

(3)前馈神经网络 (Feedforward Neural Network)

(4) 激活函数 (Activation Function)

(5) 反向传播算法 (Back-propagation Algorithm)

(6) 随机梯度下降 (Stochastic Gradient Descent)

(7) 神经网络的过拟合与正则化

(8) 卷积神经网络 (Convolution Neural Network)

(9) 深度学习的发展

(10) Python案例 (sklearn与Keras)：波士顿房价；过滤垃圾邮件；模拟数据；路透社新闻主题分类，手写数字数据集MNIST

第14讲(Bonus Lecture) 机器学习在经管社科的应用

精读几篇在经管社科顶刊发表的经典机器学习论文

不难看出，本次课程可谓干货满满、奇货可居。更难得可贵的是，主讲老师陈强教授具有丰富的教学经验、激情与魅力，是广大计量学子心目中真正的“计量男神”，尤其擅长化繁为简、直指人心，让学员们迅速上手新知识与技能。

跟着陈强老师，四天入门机器学习，登堂入室，立竿见影，赶上时代的步伐！

优惠：

现场班老学员9折优惠；

同一单位三人以上同时报名9折优惠；

同一单位六人以上同时报名8折优惠；

以上优惠与学生优惠价不叠加。

报名流程：

1：点击“https://www.peixun.net/main.php?mod=buy&cid=1771”，网上填写信息提交；

2：给予反馈，确认报名信息；

3：网上订单缴费（需要刷卡或对公转账的请报名后与我们联系）；

4：开课前一周发送课程电子版讲义，软件准备及交通住宿指南。

根据缴费顺序安排座位哦~~

联系方式：

尹老师

电话: 13321178792

QQ:  42884447

微信：JGxueshu