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

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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
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  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。

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Comments

给你机会你不中用吗 3h ago

@名校课程-顶级中配 有没有英文原声