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Stata机器学习操作与应用培训(免费教程) 普通课程 ]

所属类别:经管|统计 讲师:李强 浏览次数:449 课程等级:普通 在线课程价格:免费
DVD价格:暂无 学习天数:30 内容分类:综合学习    

机器学习是时下最热门的话题之一,很多软件都可以做机器学习,Stata也拥有强大的机器学习功能。Stata是一款功能非常全面的统计分析软件,提供了数据科学所需要的所有功能。它被广泛地应用于统计学、经济学、生物学、医药学、社会学、人口学等一系列学科的研究,功能十分强大。

北京天演融智软件有限公司是Stata软件在中国的授权经销商,每年都会举办各种培训,免费公开课和用户大会等活动,本次跟大家分享的是Stata软件机器学习视频课程。本教程限时免费,欢迎大家申请观看。

 

教师简介:

李强,四川宜宾人,经济学博士、副教授,广州大学“百人计划”高层次引进人才。2012年毕业于西南财经大学经济与管理研究院,2009年北京大学访问学者,2011年美国北佛罗里达大学国家公派访问学者。2017年获四川省第十七次社会科学优秀成果三等奖。目前主要研究领域为应用经济学、公共政策与管理。已在《经济学(季刊)》,《中国农村经济》,European Journal of Health Economics, China Economic Review, Social Science & Medicine,Economics & Human Biology等国内外高级别期刊、专著发表论文14篇,其中SSCI论文5篇。出版专著1部,作为(副)主编出版中国西部民族经济调查报告共3部。主持国家外国专家局、中央高校专项基金课题,参与国家社会科学基金重点项目、自然科学基金、教育部、四川省社科重大招标课题。经济学(季刊),中国农村经济,Journal of Happiness Studies, China Economic Review, Emerging Markets Finance and Trade,Health Policy and Planning等著名期刊匿名审稿人,中国留美经济学会(China Economic Society)会员、中国卫生政策与管理学会(海外)(China Health Policy and Management Society)会员。 

 

课程介绍:

本课程使用最新的Stata 16 软件实现当前火热的机器学习。课程首先从过滤垃圾邮件认识机器学习,概要分析了机器学习与人工智能、深度学习的关系、与计量经济学及因果推断的关系。紧接着,具体探讨“高维回归”(high dimension regression)中的套索(Lasso) 估计方法,决策树(decision tree) 及随机森林 (random forest)。课程运用实例数据和Stata 软件具体展示了lasso, decision tree, random forest 的操作,总结Lasso的三种用途,三种模型筛选方法,三种统计方法,三种惩罚算子的选择方法……

 

课程大纲:

本视频课程分5章,共16个视频,时长为287分09秒

 

章节名称

时长

第一章 机器学习概述(一)

19:13

第一章 机器学习概述(二)

19:23

第一章 机器学习概述(三)

21:05

第二章 高维回归(I)(一)

14:20

第二章 高维回归(I)(二)

19:25

第二章 高维回归(I)(三)

20:41

第三章 高维回归(II)(一)

19:32

第三章 高维回归(II)(二)

20:34

第三章 高维回归(II)(三)

10:24

第三章 高维回归(II)(四)

13:12

第四章 决策树(I)(一)

16:25

第四章 决策树(I)(二)

21:40

第四章 决策树(I)(三)

19:31

第五章 决策树(II)(一)

16:34

第五章 决策树(II)(二)

17:55

第五章 决策树(II)(三)

18:34

 

申请方式

如果您需要观看本视频教程,请把您的单位、姓名、电话、邮箱以及申请课程名称发送到 service@sciencesoftware.com.cn,开通成功后我们将以邮件形式告知您的账号及密码,您直接登录观看即可。

 

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QQ群:183627081


☆ 课程试听
第二章 高维回归(I)(一)
试听
第一章:机器学习概述(一)
第一章 机器学习概述(二)
第一章 机器学习概述(三)
第二章 高维回归(I)(二)
第二章 高维回归(I)(三)
第三章 高维回归(II)(一)
第三章 高维回归(II)(二)
第三章 高维回归(II)(三)
第三章 高维回归(II)(四)
第四章 决策树(I)(一)
第四章 决策树(I)(二)
第四章 决策树(I)(三)
第五章 决策树(II)(一)
第五章 决策树(II)(二)
第五章 决策树(II)(三)