【中文配音】斯坦福统计学习｜用数据做预测｜Statistical Learning with R 2022

名校课程-顶级中配

合集 · 数学基础 (57)

  1. 8:11:15
    【中文配音】Stanford数学思维导论：像数学家一样思考
  2. 32:34
    【中英双语】微积分从零到精通：15分钟搞懂导数与积分，不背公式也能学会 | No Fluff Academy
  3. 14:08:31
    【中文配音+资料】可汗学院微积分上册｜Calculus 1 原片6400万+ 2007–2012
  4. 9:41:30
    【中文配音】悉尼大学微积分导论｜预备到积分完整课
  5. 22:46:02
    【中文配音】MIT 18.01 单变量微积分：从导数到泰勒级数一次学完
  6. 11:32:16
    【中文配音+资料】可汗学院多元微积分下册：偏导到通量｜Multivariable Calculus 原片1836万+ 2008–2011
  7. 62:57:00
    【中英双语】MIT线性代数18.06SC完整版！Gilbert Strang经典课｜中英双语74讲
  8. 26:18:56
    【中文配音】MIT 18.06SC手把手带你吃透线性代数
  9. 25:21:58
    【中英双语】线性代数完整课：方程组到特征值对角化·完整35讲 2024–2026
  10. 49:37:08
    【中英双语】MIT18.065矩阵方法｜原片合计378万+·Strang数据科学线性代数
  11. 39:09:47
    【中英双语】工程数学微分方程｜原片合计265万+·动力系统完整课
  12. 49:24:57
    【中英双语】MIT18.200离散应用数学：从鸽笼原理到Reed-Solomon码
  13. 2:31:20
    【中文配音+资料】MIT18.226 组合数学中的概率方法 |麻省理工2024
  14. 3:36:42
    【英文原声+资料】MIT18.226 组合数学中的概率方法 |麻省理工2024
  15. 25:17:00
    【中文配音】MIT 6.041 概率论与数理统计 全76讲｜2026中文最流畅配音重制
  16. 63:33:30
    【中英双语】斯坦福CS109计算机概率论完整课！从计数到贝叶斯与深度学习｜油管80万·28讲
  17. 18:07:14
    【中英双语】Steve Brunton统计学导论｜油管合计68万+·假设检验到贝叶斯
  18. 27:34:06
    【中文配音+资料】Professor Leonard 统计学入门｜原片833万+·Elementary Statistics
  19. 31:55:36
    【英文原声+资料】Professor Leonard 统计学入门｜原片833万+·Elementary Statistics
  20. 22:13:38
    【中文配音+资料】MIT18.650 统计学应用 |麻省理工2016
  21. 28:00:46
    【英文原声+资料】MIT18.650 统计学应用 |麻省理工2016
  22. 2:41:03
    【中文配音】哥伦比亚大学因果推断｜随机实验到倾向得分与双重稳健
  23. 27:54:08
    【中英双语】UiA统计信号处理：从概率论到卡尔曼滤波与假设检验
  24. 16:13:21
    【中文配音+资料】克莱姆森大学 Math 4120 可视化群论｜原片155万+·Visual Group Theory 2016
  25. 20:39:53
    【英文原声+资料】克莱姆森大学 Math 4120 可视化群论｜原片155万+·Visual Group Theory 2016
  26. 59:26:45
    【中英双语】哈佛抽象代数 MATH E-222｜原片合计161万+ 2003
  27. 39:43:59
    【中文配音】抽象代数完整课｜群环域从零到西罗定理·Fall2017
  28. 45:47:52
    【中英双语】抽象代数Ⅱ｜模论·伽罗瓦·微分伽罗瓦·Spring2019
  29. 51:59:20
    【中英双语】鲁丁数学分析原理｜Math 131 全39讲硬核精读
  30. 21:37:25
    【中英双语】MIT18.102泛函分析完整课！从Banach空间到谱定理｜2026重制23讲
  31. 52:14:23
    【中英双语+资料】MIT 18.102 泛函分析全讲（中英双语）
  32. 31:16:47
    【中英双语】AIMS拓扑与几何：Tokieda直观拓扑·原片137万+15讲 2014
  33. 25:53:29
    【中文配音】光滑流形入门｜切空间·李群·微分形式完整课
  34. 2:22:14
    【中文配音】张量入门｜原片合计382万+·eigenchris全18讲
  35. 40:47:11
    【中英双语】张量微积分导论｜油管合计256万+·协变到曲率
  36. 17:09:18
    【中英双语】张量微积分导论｜Tensor Calculus 0: Introduction·中文配音首发
  37. 25:56:33
    【中文配音】张量是什么：从向量空间推到爱因斯坦方程，为广义相对论铺路。｜40讲板书|油管最硬核博主XylyXylyX 2016–2017
  38. 35:24:20
    【中英字幕】张量是什么：从向量空间推到爱因斯坦方程，为广义相对论铺路。｜40讲板书|油管最硬核博主XylyXylyX 2016–2017
  39. 2:42:31
    【中文配音】IHES解析数论：Granville装模作样方法｜3讲完整课
  40. 19:13:11
    【中文配音】普林斯顿数学史｜Kontorovich 2024完整课
  41. 11:21:17
    【中文配音】MIT18.S096机器学习及其他领域的矩阵微积分｜麻省理工2023 (MIT)，适合模型推导和算法实现里的学习者
  42. 40:11:44
    【中英双语】斯坦福EE364B凸优化II：从次梯度到MPC 2008
  43. 1:13:48
    【中英双语】量子计算颠覆认知：Grover算法如何让搜索快如闪电？ | 3Blue1Brown
  44. 55:00
    【中英双语】数学也能设计？3Blue1Brown亲授：让数学从枯燥变创造 | Figma
  45. 6:44:52
    【中英双语+资料】里奇流领域三位顶尖学者同台：从黎曼几何一路讲到平均曲率流Riemannian Geometry
  46. 22:49:45
    【中英双语+资料】可汗学院统计学 正态+检验｜原片5323万+ 2009–2011
  47. 37:41:09
    【中文配音】你为什么学不会微积分｜预备微积分代数 函数+对数｜College Algebra 2019–2020
  48. 4:10:41
    【中英双语+资料】如何提升数学，从数学证明开始｜BriTheMathGuy 反证+归纳｜Math Proofs 油管71万+ 2024
  49. 33:40:59
    【中英双语+资料】流形到底从哪讲起｜拓扑+切空间｜What is a Manifold? XylyXylyX 油管53万+ 2016
  50. 15:39:35
    【中英双语+资料】看图就能懂统计｜StatQuest 正态+p值+回归｜StatQuest Fundamentals 油管两千多万 2018
  51. 51:22:06
    【中英双语+资料】菲尔兹获奖者亲授交换代数｜伯克利 诺特环+戴德金｜Commutative Algebra 2020
  52. 17:06:08
    【中英双语+资料】学完就忘怎么补｜麻省理工微积分精要 导数+积分 原片475万+｜Highlights of Calculus 2010
  53. 29:46:28
    【中英双语+精译】代数几何 I：簇：理查德·E·博彻兹|Algebraic geometry I-VarietieRichard E Borcherds
  54. 16:22:45
    【中文配音】斯坦福统计学习｜用数据做预测｜Statistical Learning with R 2022
  55. 55:35:32
    【中英双语+资料】三角函数从角度讲起｜Leonard三角学 单位圆+正弦余弦｜Trigonometry 油管235万+ 2021
  56. 41:49:52
    【中英双语+资料】局部最优这次能信吗｜斯坦福 EE364A 凸集+对偶｜Convex Optimization I 2023
  57. 32:56:41
    【中英双语+资料】最小二乘到底在拟合什么｜斯坦福ENGR108 向量+矩阵 原片55万+｜Applied Linear Algebra 2020

Parts

  1. P1 · [中文] 01 开场
  2. P2 · [中文] 02 八年后的第二版
  3. P3 · [中文] 03 例子与框架
  4. P4 · [中文] 04 回归模型简介
  5. P5 · [中文] 05 维度与结构化模型
  6. P6 · [中文] 06 模型选择与偏差方差
  7. P7 · [中文] 07 分类
  8. P8 · [中文] 08 R语言入门
  9. P9 · [中文] 09 简单线性回归
  10. P10 · [中文] 10 假设检验与置信区间
  11. P11 · [中文] 11 多元线性回归
  12. P12 · [中文] 12 几个重要问题
  13. P13 · [中文] 13 线性模型的扩展
  14. P14 · [中文] 14 用R做回归
  15. P15 · [中文] 15 分类问题简介
  16. P16 · [中文] 16 逻辑回归
  17. P17 · [中文] 17 多元逻辑回归
  18. P18 · [中文] 18 病例对照与多分类
  19. P19 · [中文] 19 判别分析
  20. P20 · [中文] 20 单变量高斯判别
  21. P21 · [中文] 21 多变量高斯判别
  22. P22 · [中文] 22 广义线性模型
  23. P23 · [中文] 23 二次判别与朴素贝叶斯
  24. P24 · [中文] 24 R语言逻辑回归
  25. P25 · [中文] 25 R语言线性判别
  26. P26 · [中文] 26 最近邻分类
  27. P27 · [中文] 27 交叉验证
  28. P28 · [中文] 28 K折交叉验证
  29. P29 · [中文] 29 交叉验证的对与错
  30. P30 · [中文] 30 自助法
  31. P31 · [中文] 31 自助法再讲
  32. P32 · [中文] 32 R语言交叉验证
  33. P33 · [中文] 33 R语言自助法
  34. P34 · [中文] 34 最佳子集选择
  35. P35 · [中文] 35 逐步选择
  36. P36 · [中文] 36 后向逐步选择
  37. P37 · [中文] 37 估计测试误差
  38. P38 · [中文] 38 验证集与交叉验证
  39. P39 · [中文] 39 收缩方法与岭回归
  40. P40 · [中文] 40 Lasso
  41. P41 · [中文] 41 调节参数怎么选
  42. P42 · [中文] 42 降维方法
  43. P43 · [中文] 43 主成分回归与偏最小二乘
  44. P44 · [中文] 44 RStudio与最佳子集
  45. P45 · [中文] 45 前向逐步回归
  46. P46 · [中文] 46 模型选择与交叉验证
  47. P47 · [中文] 47 岭回归与Lasso实战
  48. P48 · [中文] 48 多项式与阶梯函数
  49. P49 · [中文] 49 分段多项式与样条
  50. P50 · [中文] 50 平滑样条
  51. P51 · [中文] 51 广义加性模型与局部回归
  52. P52 · [中文] 52 广义线性模型里的多项式
  53. P53 · [中文] 53 样条与广义加性模型
  54. P54 · [中文] 54 基于树的方法
  55. P55 · [中文] 55 决策树再讲
  56. P56 · [中文] 56 分类树
  57. P57 · [中文] 57 装袋法
  58. P58 · [中文] 58 提升法
  59. P59 · [中文] 59 贝叶斯加性回归树
  60. P60 · [中文] 60 用R拟合决策树
  61. P61 · [中文] 61 随机森林与提升法
  62. P62 · [中文] 62 最优分离超平面
  63. P63 · [中文] 63 支持向量分类器
  64. P64 · [中文] 64 特征扩展与支持向量机
  65. P65 · [中文] 65 与逻辑回归对照
  66. P66 · [中文] 66 R语言支持向量分类器
  67. P67 · [中文] 67 非线性支持向量机
  68. P68 · [中文] 68 神经网络简介
  69. P69 · [中文] 69 卷积神经网络
  70. P70 · [中文] 70 文档分类
  71. P71 · [中文] 71 循环神经网络
  72. P72 · [中文] 72 时间序列预测
  73. P73 · [中文] 73 拟合神经网络
  74. P74 · [中文] 74 插值与双下降
  75. P75 · [中文] 75 R语言神经网络与手写数字
  76. P76 · [中文] 76 R语言卷积神经网络
  77. P77 · [中文] 77 R语言文档分类
  78. P78 · [中文] 78 R语言循环神经网络
  79. P79 · [中文] 79 生存数据与删失
  80. P80 · [中文] 80 比例风险模型
  81. P81 · [中文] 81 Cox模型怎么估计
  82. P82 · [中文] 82 模型评估与延伸
  83. P83 · [中文] 83 生存曲线：脑癌数据
  84. P84 · [中文] 84 Cox模型：发表数据
  85. P85 · [中文] 85 Cox模型：呼叫中心
  86. P86 · [中文] 86 主成分
  87. P87 · [中文] 87 高阶主成分
  88. P88 · [中文] 88 K均值聚类
  89. P89 · [中文] 89 层次聚类
  90. P90 · [中文] 90 矩阵补全
  91. P91 · [中文] 91 乳腺癌例子
  92. P92 · [中文] 92 R语言主成分
  93. P93 · [中文] 93 R语言K均值
  94. P94 · [中文] 94 R语言层次聚类
  95. P95 · [中文] 95 假设检验简介
  96. P96 · [中文] 96 假设检验再讲
  97. P97 · [中文] 97 多重检验与族错误率
  98. P98 · [中文] 98 Bonferroni控制族错误率
  99. P99 · [中文] 99 Holm方法
  100. P100 · [中文] 100 错误发现率与BH方法
  101. P101 · [中文] 101 重采样方法
  102. P102 · [中文] 102 重采样方法再讲
  103. P103 · [中文] 103 Bonferroni与Holm
  104. P104 · [中文] 104 Bonferroni与Holm再讲
Description 
斯坦福《Statistical Learning with R》，中文名：斯坦福统计学习。2022 年第二版，从回归和分类讲到树、支持向量机、神经网络和生存分析。原片合计约 187 万播放。

📌 本期看点
· 偏差和方差怎么权衡，模型该怎么选
· 岭回归、Lasso 和交叉验证各自解决什么
· 决策树、支持向量机和神经网络怎么串起来

🧭 观看指南
共 104 讲，中文配音。英文原声成片已齐，但这门课中英各 104 讲会到 208 个分P，超过单稿 200 分P上限，所以这稿只发中文。

🎯 适合人群
要用 R 把统计学习方法跑通的人，以及想补回归、分类和重采样的同学。

持续更新海外名校硬核课程，点赞收藏关注三连，你的支持是更新的最大动力！

Comments

给你机会你不中用吗 8h ago

@名校课程-顶级中配 有没有英文原声