机器学习经典必读书，李航《统计学习方法》出视频课了！
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算法推導+作業講解+教學指導
眾所周知，AI行業里的技術大牛，微軟亞洲研究院、華為諾亞方舟實驗室等知名機構有著豐富的從業經歷的李航博士，又推出了“藍寶書”《統計學習方法》第二版！
很多同學都在舉雙手跟風說要購買，問一個扎心的問題：你能看懂整本書嗎？
據了解，《統計學習方法》第一版主要是介紹了監督學習的算法與模型。而第二版主要增加的是無監督學習，但是在機器學習工業應用的領域內，我們90%所應用的還是監督學習的算法。
我們都知道《統計學習方法》涵蓋了機器學習領域內90%應該掌握的算法，不僅對于學術研究，還是工業應用來說，這都是本好書。但是書本中很多概念都沒有詳細描述，因此對于很多學這本書的學生來說，還是有一定的難度。
所以，我們針對很多想學好機器學習的學員，遇到的這些困難，精心準備了一場集算法推導視頻+作業講解視頻+教學指導為一體的李航《統計學習方法》訓練營！
李航《統計學習方法》訓練營
算法推導視頻詳解
有很多同學表示，因為公式推導缺少很多細節，自主學習需要在網上查閱大量的資料，耗費大量學習時間，因此，我們加入31節算法公式的推導詳解視頻細化到每一步，讓你徹底搞懂機器學習內在的每一個原理。
▼部分教學視頻
代碼編程作業視頻講解
我們還對作業進行了詳細的視頻講解，將作業代碼完成了復現，讓我們知其然更知其所以然
▼部分作業講解視頻
三維度答疑
同時針對很多同學在學習過程中遇到的不懂的問題，我們采取全方位的答疑模式
1、導師接受1對1提問，12小時之內保證解決問題
2、每月統一收集問題直播答疑，系統講解重難點
3、微信群助教及時互動，群友互答
合理安排學習任務
//教學大綱//Week1??
【視頻課】第1章?統計學習方法概論
【視頻課】第2章?感知機
【視頻課】第3章?k近鄰
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作業：
【推導】推導正態分布均值的極大似然估計和貝葉斯估計
【思考題】思考感知機模型的假設空間？模型復雜度體現在哪里？
【代碼復現】自編程/調用sklearn實現一個感知機算例
【思考題】思考k近鄰算法的模型復雜度體現在哪里？什么情況下會造成過擬合？
【代碼復現】自編程/調用sklearn實現一個k近鄰算法算例
作業視頻講解：
極大似然估計和貝葉斯估計作業
感知機算例自編程和sklearn實現
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Week2
【視頻課】第4章?樸素貝葉斯法
【視頻課】第5章?決策樹
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作業：
【代碼復現】自編程/調用sklearn實現樸素貝葉斯算法
【證明題】證明CART剪枝算法中，當α確定的情況下，存在唯一的最小子樹Ta使得損失函數Cα（T）最小。
【代碼復現】調用sklearn實現決策樹算例，有余力者進行自編程實現
作業視頻講解：
K近鄰算法自編程和sklearn實現
樸素貝葉斯自編程和sklearn實現
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Week3
【視頻課】第6章?邏輯斯諦回歸與最大熵模型
【視頻課】第7章?支持向量機
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作業：
【代碼復現】自編程/調用sklearn實現邏輯斯締回歸模型，嘗試改變參數，選擇不同算法
【代碼復現】手算/自編程/調用sklearn完成習題7.2，求線性可分支持向量機的最大間隔分離超平面和分類決策函數
作業視頻講解：
決策樹自編程和sklearn實現
邏輯斯蒂回歸自編程和sklearn實現
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Week4
【視頻課】第8章?提升方法
【視頻課】第9章?EM算法及推廣
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作業：
【代碼復現】自編程/調用sklearn對提升方法例題8.1進行實現
【代碼復現】自編程求解兩分量高斯混合模型的參數
作業視頻講解：
支持向量機算例自編程和sklearn實現
提升方法算例的自編程和sklearn實現
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Week5
【視頻課】第10章?隱馬爾科夫模型
【視頻課】第11章?條件隨機場
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作業：
【代碼復現】自編程實現隱馬爾可夫模型的前向、后向和維特比算法
【代碼復現】自編程實現條件隨機場習題11.4
作業視頻講解：
用EM算法自編程估計兩分量高斯混合模型的參數
自編程實現隱馬爾可夫模型的前向、后向和維特比算法
自編程實現條件隨機場習題11.4
不僅如此，我們還為我們的學員準備了多種福利
你還能獲得什么？
1、贈送價值1198元為期一年1對1咨詢服務，11位重量級人工智能大咖坐鎮，全方位解決你的學習困惑
2、每周五熱門話題討論，400+學員的集體頭腦風暴，資源、干貨、觀點一起碰撞
4、超過15家知名互聯網企業的內推合作
5、get AI行業人脈資源，帶學導師，班級同學，同學校友等等等，之后，大家可能都是AI圈的同事哦！
學員班級全家福
學AI，頂級書本+權威導師，你就相當于成功了一半，而我們有廣受學員好評的導師！
Eddy
現任香港某大學數學系博士
畢業于國內雙一流重點大學碩士學位
曾任國內知名電商平臺大數據算法工程師
曾獲數學建模競賽，國家二等獎
報名時間：2019年5月9日—2019年5月26日（過時無法參與）
學習周期：2019年5月20日?—2019年6月23日?
對于優秀作業我們將置頂，助教將進行點評和批改
睜開眼，陽光和你都在～
可上下滑動，查看部分學員作業反饋
學完有效果嗎？事實證明，統計學是所有人工智能算法課的基礎，也是最重要的一環
如果你曾經參加過我們的訓練營，你知道每一位學生對我們都是真實的反饋。
學員給我們的好評
我們的模式在往期訓練營里做到了零吐槽！零差評！
而我們，還在不斷的更新迭代
睜開眼，陽光和你都在～
可上下滑動，查看部分學員評價
學習氛圍
在我們的學習群里，你不僅能接觸到更多嚴格要求自己的人，還能讓你的學習效果在深度交流中實現最大化！
如果你還在猶豫，不如看看有多少位學生已經加入學習了
報名情況
1、超過1.9w+學員已加入訓練營
2、累積打卡總195683+次
為了鼓勵學生堅持學習，按要求完成作業，我們將贈送你如下福利！！
打卡全勤將全額返現！不花一分錢，學完整門課！
截止目前我們已累積返現8萬余元，還在不斷累積
（訓練營采取的積分機制，打卡、點評、點贊都會有得到相應的積分，憑積分就可以換取相應獎品！）
此外，積極參加社群活動，還有機會獲得【深度之眼】的精美周邊產品。
現在加入，僅需98元
? ?過時將無法參與！！！
報名時間：2019年5月9日—2019年5月26日
學習周期：2019年5月20日?—2019年6月23日?
添加班主任送你免費《Python 基礎訓練營》
備注：如有任何問題，也請添加班主任微信咨詢
開啟你的升級之旅
除此以外，我們還有會員專享的十七大訓練營，通過系統的課程體系讓你從入門進階到企業實戰
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訂閱須知
Q：課程資料在哪里看？
A：所有的課程資料均會在訓練營內上傳，報名以后請務必添加客服微信入群！
Q：視頻可以電腦看嗎？
A：課程視頻支持PC端倍速播放。
Q：我們的課是基于第幾版教學？
A：我們暫時還是以李航《統計學習方法》第一版為主，第二版已在更新中，等你學完可免費參與更新后的復訓！
Q：報名后可以退款嗎？
A：本服務為虛擬內容產品，一經購買，概不退款，敬請諒解。
Q：可以開具發票嗎？
A：可以開具普通發票，請聯系微信班主任填寫需要的信息即可。
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講師招募
“深度之眼”首創訓練營模式，在不到一年時間已有近1萬名付費學員，我們長期招募兼職講師，以在線工作為主，分成收入佳。
只要您在一下方面有某一專長：
1、 精讀過《深度學習》花書、李航《統計學習方法》、《機器學習》西瓜書等AI類知名書籍，可以開設以此書籍為教材的帶讀班。
2、系統學過李宏毅的《機器學習》《深度學習》、李飛飛《計算機視覺課》或是國外名校的知名公開課，可以開設以此課程為教材的帶學班。
3、打過Kaggle、天池、AI challenger、科賽網、DC等競賽，并取得過前5的成績，可帶競賽班
4、如果你自己曾經讀過AI類的經典或者前沿論文，并且對論文做過深入的分析和研究，可作為我們的paper精讀班老師
5、如果你在企業里面，有參加過實際的企業項目，可以作為我們AI企業項目實戰班
我們不需要你全能，只要你在某一個方面特別擅長，即可擔任我們的帶學導師。
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總結
以上是生活随笔為你收集整理的机器学习经典必读书，李航《统计学习方法》出视频课了！的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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