數據科學“內戰”:統計 vs. 機器學習

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主講人:? 唐亙

猛犸反欺詐? 數據科學家

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數據科學家,《精通數據科學:從線性回歸到深度學習》一書作者。復旦大學的數學和計算機雙學士;巴黎綜合理工的金融碩士學位;法國國立統計與經濟管理學校的數據科學碩士學位。曾參與經合組織(OECD)的研究項目并發表論文,并擔任英國在線出版社Packt的技術審稿人。

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? 主題:數據科學“內戰”:統計 vs. 機器學習

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? 時間:4月9日 20:00

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? 形式:視頻直播

? 講座概要:

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在數據科學領域,統計學和機器學習是其最重要的組成部分。這兩門學科的側重 點并不相同,在很多方面它們是彼此很好的補充。在面對一個實際問題時,若能將兩者的方法相結合,能更好地挖掘數據的內在規律,從而更大程度地發揮數據的價值。?

一方面,本講座將借鑒統計(或者更準確地說,計量經濟學)的方法,深入探討模型應用中常常被人們(特別是機器學習專業人員)忽略的問題,如模型是否穩定、模型結果是否可靠等;另一方面,本講座將根據線性到非線性的思路,展示如何從統計模型中一步步“進化”出機器學習模型,幫助大家更好地理解復雜的機器學習模型。

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? 講座提綱:

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a. 數據科學的目標與挑戰

b. 數據模型和算法模型

c. 從線性到非線性

d. 從邏輯回歸到神經網絡?

授課教師

數據科學家,《精通數據科學:從線性回歸到深度學習》一書作者。復旦大學的數學和計算機雙學士;巴黎綜合理工的金融碩士學位;法國國立統計與經濟管理...

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