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CMU2016春季Statistical Machine Learning Wasserman最新上课视频网盘24讲+讲义

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  • TA的每日心情
    开心
    2016-3-19 06:18
  • 签到天数: 18 天

    [LV.4]偶尔看看III

    发表于 2016-3-25 18:40:50 | 显示全部楼层 |阅读模式
    卡内基梅隆大学2016春季Statistical Machine Learninghttp://www.stat.cmu.edu/~larry/=sml/ 讲义+上课视频 by Larry Wasserman
    youtube上免费观看 https://www.youtube.com/playlist ... 2XrtYn5t9uuPdsNm7YE
    卡耐基梅隆Larry Wasserman的统计机器学习课程视频24讲(30多小时)最新版本,聚焦统计理论和方法在机器学习领域应用,内容包括:函数空间,集中不等式,线性回归,非参数回归,趋势过滤,线性&非线性分类,极大极小理论,非参数贝叶斯,Boosting,聚类,图模型,降维,随机矩阵。
    Lecture 01 Review
    Lecture 02 Function Spaces
    Lecture 03-04 Concentration of MeasureLecture 05 Linear Regression
    Lecture 06-07 Nonparametric Regression
    Lecture 08 Trend filtering
    Lecture 09 Linear Classification
    Lecture 10 Nonparametric Classification
    Lecture 11-12 Minimax Theory
    Lecture 13 Nonparametric Bayes
    Lecture 14 Boosting
    Lecture 15-17 Clustering
    Lecture 18-21 Graphical Models
    Lecture 22 Dimension Reduction
    Lecture 23 Dimension Reduction _ Random Matrix Theory
    Lecture 24 Random Matrix Theory _ Differential Privacy

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    1.jpg
    360截图20170521093421880.jpg

    360截图20160327130935202.jpg

    300多页彩图讲义pdf合并版本 完整上课讲义 链接:http://pan.baidu.com/s/1kVjIaCB 密码:lvlp
    精心整理上课视频 百度网盘 回复可见
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    卡内基梅隆大学Larry Wasserman教授 统计学理论及机器学习与数据挖掘三部曲教材 数据可以在作者主页下载 http://www.stat.cmu.edu/~larry/

    统计学完全教程 张波译 All of Statistics by Larry Wasserman http://www.mathsccnu.com/forum.php?mod=viewthread&tid=4311
    是一本几乎包含了统计学领域全部知识的优秀教材,除了介绍传统数理统计学的一些基本的统计与学习模型。 从最基本的随机变量、分布、条件概率,到IID、极大似然估计、充分统计量、Delta方法、贝叶斯估计,再到线性回归,还包含了机器学习、数据挖掘里常用模型涉及的Bootstrap方法(自助法)、统计泛函、独立性推断、因果推断、图模型、非参数回归、正交函数光滑法、分类、统计学理论及数据挖掘等统计学领域的新方法和技术,不但注重概率论与数理统计基本理论的阐述,同时还强调数据分析能力的培养。含有大量的实例以帮助广大读者快速掌握使用R软件进行统计数据分析。重要的是,作者写得清楚明白,着重点放在模型或公式的统计概念与思想上,而非繁琐的数学证明。

    非参数统计全书中文版 吴喜之译All of Nonparametric Statistics pdf Larry Wasserman pdf http://www.mathsccnu.com/forum.php?mod=viewthread&tid=3683
    适合统计和计算机科学的高年级大学生、研究生作为教材,也适合统计学、计算机和数据挖掘等方向的研究人员参考。 本教材的宗旨就是简单扼要地介绍非参数推断的许多现代课题。目标是让读者很快熟悉许多领域的基本概念,而不是纠缠在一个题目上讨论大量的细节,一方面要覆盖大量的内容,另一方面要保持本书的精练。本书的内容是在“现代非参数统计”的名分之下,略去诸如秩检验那样的传统方法,这并不是贬低它们的重要性。

    卡内基梅隆大学2016春季Statistical Machine Learning 上课视频+讲义 by Larry Wasserman http://www.stat.cmu.edu/~larry/=sml/
    Wasserman喜欢把上课的note整理成书。这个讲义他以后也要出书的。
    【视频+资料:CMU凸优化课程(Ryan Tibshirani)】《Convex Optimization: Spring 2015(Machine Learning 10-725)》by Ryan Tibshirani(他是斯坦福机器学习大牛lasso发明者Rob Tibshirani的儿子)
    http://www.stat.cmu.edu/~ryantibs/convexopt/
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  • TA的每日心情
    开心
    2016-5-5 12:23
  • 签到天数: 1 天

    [LV.1]初来乍到

    发表于 2016-3-27 19:56:49 | 显示全部楼层
    【CMU统计机器学习课程】《Statistical Machine Learning(10-702/36-702, Spring 2015)》卡耐基梅隆Ryan Tibshirani和Larry Wasserman开设的机器学习课程,先修课程为机器学习(10-715)和中级统计学(36-705),聚焦统计理论和方法在机器学习领域应用
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  • TA的每日心情
    开心
    2018-2-28 01:27
  • 签到天数: 10 天

    [LV.3]偶尔看看II

    发表于 2016-4-3 01:23:45 | 显示全部楼层
    很想学习这本书,谢谢!
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    该用户从未签到

    发表于 2016-4-22 16:07:58 | 显示全部楼层
    谢谢楼主分享~
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  • TA的每日心情
    开心
    2017-12-15 11:07
  • 签到天数: 161 天

    [LV.7]常住居民III

    发表于 2016-6-30 15:30:44 | 显示全部楼层
    谢谢楼主辛苦分享!!!
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  • TA的每日心情
    开心
    2016-6-20 09:19
  • 签到天数: 1 天

    [LV.1]初来乍到

    发表于 2016-9-1 09:57:39 | 显示全部楼层
    谢谢!非常好的资料!
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  • TA的每日心情
    开心
    2016-10-5 08:03
  • 签到天数: 25 天

    [LV.4]偶尔看看III

    发表于 2016-9-5 07:53:59 | 显示全部楼层
    谢谢························
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