机器学习经典必读书，李航《统计学习方法》出视频课了！
众所周知，AI行业里的技术大牛，微软亚洲研究院、华为诺亚方舟实验室等知名机构有着丰富的从业经历的李航博士，又出了“蓝宝书”《统计学习方法》第二版！
很多同学都在举双手跟风说要买第二版新书，问一个扎心的问题：你连第一版都没看完，第二版加了100多页，你能看完吗？
据了解，《统计学习方法》第一版主要是介绍了监督学习的算法与模型。 涵盖了目前机器学习应用中90%以上的算法，而第二版主要增加的是无监督学习，这些内容虽说是机器学习的重难点，但是在未来的3-4年，才可能会有所涉及。
与其去盲目的高价购买第二版书籍，不如先扎实的学好第一版算法的内容。
统计学习在第一版就已经涵盖了机器学习领域内大家都应该掌握的算法，但是对于具体的很多概念都没有具体描述，只是提纲挈领地整理出来，因此对于很多学这本书的学生来说，还是有一定的难度。
所以，为了打好机器学习基础的学员，遇到的这些困难，我们精心为广大学员准备了一场集算法推导视频+作业讲解视频+教学指导为一体的李航《统计学习方法》训练营！
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号主zenRRan推荐语 ——这个我目前见过最良心、价格亲民、性价比最高的课程了，我也参加了之前的两个课程，效果真的很棒！这次做了改进，出了视频学习课程，只能竖起大拇指！而且这次我也买了这个课程，真心推荐给我公众号粉丝们！真心不错！我们一起学习！加油加油！
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李航《统计学习方法》训练营
算法推导视频详解
有很多同学表示，因为公式推导缺少很多细节，自主学习需要在网上查阅大量的资料，耗费大量学习时间，因此，我们加入31节算法公式的推导详解视频细化到每一步，让你彻底搞懂机器学习内在的每一个原理。
代码编程作业视频讲解
我们还对作业进行了详细的视频讲解，更通俗易懂的掌握知识
三维度答疑
1、导师接受1对1提问，12小时之内保证解决问题
2、每月统一收集问题直播答疑，系统讲解重难点
3、微信群助教及时互动，群友互答
合理安排学习任务
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教学大纲
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Week1
视频教学：
第1章统计学习方法概论
第2章感知机
学习第3章k近邻
作业：
推导正态分布均值的极大似然估计和贝叶斯估计。
思考感知机模型假设空间是什么？模型复杂度体现在哪里？
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？
作业视频讲解：
极大似然估计作业
贝叶斯估计作业
Week2
视频教学：
第4章朴素贝叶斯法
第5章决策树
作业：
自编程实现朴素贝叶斯算法，对训练数据进行分类
证明CART剪枝算法中，当α确定时，存在唯一的最小子树Ta使损失函数Cα(T)最小
作业视频讲解：
感知机自编程作业
感知机sklearn作业
knn-sklearn作业
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：
用python 自编程实现逻辑斯缔回归模型，并对点(1,2,-2)T进行分类。
尝试改变参数，选择不同算法，如梯度下降法和拟牛顿法
完成习题，求最大间隔分离超平面和分类决策函数
作业视频讲解：
DecisionTree作业
Week4
第8章提升方法
第9章EM算法及推广
作业：
调用sklearn.ensemble.AdaBoostClassifier对例题8.1进行实现
试用自编程的方式求解习题9.3，打卡代码运行结果的截图
作业视频讲解：
LogisticRegression作业
Week5
第10章隐马尔科夫模型
第11章条件随机场
作业：
尝试用自编程的方式完成题目，打卡代码运行结果的截图。
作业视频讲解：
支持向量机（SVM）作业
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学员班级全家福
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带学导师
Eddy
现任香港某大学数学系博士
毕业于国内双一流重点大学硕士学位
曾任国内知名电商平台大数据算法工程师
曾获数学建模竞赛，国家二等奖
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报名时间：2019年5月9日—2019年5月26日（过时无法参与）
学习周期：2019年5月20日 —2019年6月23日
不仅如此，为了保证你的学习问题得到最快速的解决，针对每位学生，我们都提供了全方位的答疑，随时为你解决学习和作业中的任何问题
我们这样为你批改作业
1：对于优秀作业我们将置顶，助教将进行点评
2：每月作业直播讲解，查漏补缺，真正吃透，融会贯通
睁开眼，阳光和你都在～
可上下滑动，查看部分学员作业反馈
学完有效果吗？事实证明，统计学是所有人工智能算法课的基础，也是最重要的一环
如果你曾经参加过我们的训练营，你知道每一位学生对我们都是真实的反馈。
学员给我们的好评
我们的模式在往期训练营里做到了零吐槽！零差评！
而我们，还在不断的更新迭代
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学习氛围
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过时将无法参与！！！
报名时间：2019年5月9日—2019年5月26日
学习周期：2019年5月20日 —2019年6月23日
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没关系，我们后续会直接迭代推出
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