一直受惠于论坛内的各位的分享。
现将本人收集的斯坦福大学的统计学习的课程免费分享给大家。
这套课程是Introduction to Statistical Learning的作者的课程,图书也一并奉上。
这是斯坦福大学的免费课程,因而我更不能收钱了。
大家觉得有必要也可以上斯坦福大学的MOOC网站注册之后就可以学习课程了。
先说一下我自己的看法,这本书极力避免深奥的公式推导和复杂的概念,对于我这种没有太多的数学基础的人是非常好的,书籍内容浅显易懂,却从浅显易懂的文字中看出几位作者大神级的功底,我个人很多时候都有醍醐灌顶之感,绝不是给他做广告。
这本书的中文版也出版了,有兴趣的同学网上自己找吧。
简单罗列一下课程大纲:
- 统计学习概念导论
- 统计学习与R语言
- 线性回归
- 分类学习
- 重抽样方法
- 线性模型的选择
- 非线性模型
- 基于树的方法
- 支持向量机
- 无监督学习
视频链接:
http://pan.baidu.com/s/1gdvuRdT
提取码:
ql29
原版电子书:(附件上传很慢,因此附上链接)
http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/ISLR%20Fourth%20Printing.pdf


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