PaperWeekly推荐炼丹入门课程：

算法推导+作业讲解+教学指导

众所周知，AI行业里的技术大牛，微软亚洲研究院、华为诺亚方舟实验室等知名机构有着丰富的从业经历的李航博士，又推出了“蓝宝书”《统计学习方法》第二版！

很多同学都在举双手跟风说要购买，问一个扎心的问题：你能看懂整本书吗？

据了解，《统计学习方法》第一版主要是介绍了监督学习的算法与模型。而第二版主要增加的是无监督学习，但是在机器学习工业应用的领域内，我们90%所应用的还是监督学习的算法。

我们都知道《统计学习方法》涵盖了机器学习领域内90%应该掌握的算法，不仅对于学术研究，还是工业应用来说，这都是本好书。但是书本中很多概念都没有详细描述，因此对于很多学这本书的学生来说，还是有一定的难度。

所以，我们针对很多想学好机器学习的学员，遇到的这些困难，精心准备了一场集算法推导视频+作业讲解视频+教学指导为一体的李航《统计学习方法》训练营！

李航《统计学习方法》训练营

算法推导视频详解

有很多同学表示，因为公式推导缺少很多细节，自主学习需要在网上查阅大量的资料，耗费大量学习时间，因此，我们加入31节算法公式的推导详解视频细化到每一步，让你彻底搞懂机器学习内在的每一个原理。

▼部分教学视频

代码编程作业视频讲解

我们还对作业进行了详细的视频讲解，将作业代码完成了复现，让我们知其然更知其所以然

▼部分作业讲解视频

三维度答疑

同时针对很多同学在学习过程中遇到的不懂的问题，我们采取全方位的答疑模式

1、导师接受1对1提问，12小时之内保证解决问题

2、每月统一收集问题直播答疑，系统讲解重难点

3、微信群助教及时互动，群友互答

合理安排学习任务

//教学大纲//

Week1  

【视频课】第1章 统计学习方法概论

【视频课】第2章 感知机

【视频课】第3章 k近邻

作业：

【推导】推导正态分布均值的极大似然估计和贝叶斯估计

【思考题】思考感知机模型的假设空间？模型复杂度体现在哪里？

【代码复现】自编程/调用sklearn实现一个感知机算例

【思考题】思考k近邻算法的模型复杂度体现在哪里？什么情况下会造成过拟合？

【代码复现】自编程/调用sklearn实现一个k近邻算法算例

作业视频讲解：

极大似然估计和贝叶斯估计作业

感知机算例自编程和sklearn实现

Week2

【视频课】第4章 朴素贝叶斯法

【视频课】第5章 决策树

作业：

【代码复现】自编程/调用sklearn实现朴素贝叶斯算法

【证明题】证明CART剪枝算法中，当α确定的情况下，存在唯一的最小子树Ta使得损失函数Cα（T）最小。

【代码复现】调用sklearn实现决策树算例，有余力者进行自编程实现

作业视频讲解：

K近邻算法自编程和sklearn实现

朴素贝叶斯自编程和sklearn实现

Week3

【视频课】第6章 逻辑斯谛回归与最大熵模型

【视频课】第7章 支持向量机

作业：

【代码复现】自编程/调用sklearn实现逻辑斯缔回归模型，尝试改变参数，选择不同算法

【代码复现】手算/自编程/调用sklearn完成习题7.2，求线性可分支持向量机的最大间隔分离超平面和分类决策函数

作业视频讲解：

决策树自编程和sklearn实现

逻辑斯蒂回归自编程和sklearn实现

Week4

【视频课】第8章 提升方法

【视频课】第9章 EM算法及推广

作业：

【代码复现】自编程/调用sklearn对提升方法例题8.1进行实现

【代码复现】自编程求解两分量高斯混合模型的参数

作业视频讲解：

支持向量机算例自编程和sklearn实现

提升方法算例的自编程和sklearn实现

Week5

【视频课】第10章 隐马尔科夫模型

【视频课】第11章 条件随机场

作业：

【代码复现】自编程实现隐马尔可夫模型的前向、后向和维特比算法

【代码复现】自编程实现条件随机场习题11.4

作业视频讲解：

用EM算法自编程估计两分量高斯混合模型的参数

自编程实现隐马尔可夫模型的前向、后向和维特比算法

自编程实现条件随机场习题11.4

不仅如此，我们还为我们的学员准备了多种福利

你还能获得什么？

1、赠送价值1198元为期一年1对1咨询服务，11位重量级人工智能大咖坐镇，全方位解决你的学习困惑

2、每周五热门话题讨论，400+学员的集体头脑风暴，资源、干货、观点一起碰撞

4、超过15家知名互联网企业的内推合作

5、get AI行业人脉资源，带学导师，班级同学，同学校友等等等，之后，大家可能都是AI圈的同事哦！

学员班级全家福

学AI，顶级书本+权威导师，你就相当于成功了一半，而我们有广受学员好评的导师！

带学导师

Eddy

现任香港某大学数学系博士

毕业于国内双一流重点大学硕士学位

曾任国内知名电商平台大数据算法工程师

曾获数学建模竞赛，国家二等奖

-长按以下二维码速速报名-

报名时间：2019年5月9日—2019年5月26日（过时无法参与）

学习周期：2019年5月20日 —2019年6月23日

对于优秀作业我们将置顶，助教将进行点评和批改

睁开眼，阳光和你都在～

可上下滑动，查看部分学员作业反馈

学完有效果吗？事实证明，统计学是所有人工智能算法课的基础，也是最重要的一环

如果你曾经参加过我们的训练营，你知道每一位学生对我们都是真实的反馈。

学员给我们的好评

我们的模式在往期训练营里做到了零吐槽！零差评！

而我们，还在不断的更新迭代

睁开眼，阳光和你都在～

可上下滑动，查看部分学员评价

学习氛围

在我们的学习群里，你不仅能接触到更多严格要求自己的人，还能让你的学习效果在深度交流中实现最大化！

如果你还在犹豫，不如看看有多少位学生已经加入学习了

报名情况

1、超过1.9w+学员已加入训练营

2、累积打卡总195683+次

为了鼓励学生坚持学习，按要求完成作业，我们将赠送你如下福利！！

打卡全勤将全额返现！不花一分钱，学完整门课！

截止目前我们已累积返现8万余元，还在不断累积

（训练营采取的积分机制，打卡、点评、点赞都会有得到相应的积分，凭积分就可以换取相应奖品！）

此外，积极参加社群活动，还有机会获得【深度之眼】的精美周边产品。

现在加入，仅需98元

   过时将无法参与！！！

报名时间：2019年5月9日—2019年5月26日

学习周期：2019年5月20日 —2019年6月23日

添加班主任送你免费《Python 基础训练营》

备注：如有任何问题，也请添加班主任微信咨询

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除此以外，我们还有会员专享的十七大训练营，通过系统的课程体系让你从入门进阶到企业实战

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订阅须知

Q：课程资料在哪里看？

A：所有的课程资料均会在训练营内上传，报名以后请务必添加客服微信入群！

Q：视频可以电脑看吗？

A：课程视频支持PC端倍速播放。

Q：我们的课是基于第几版教学？

A：我们暂时还是以李航《统计学习方法》第一版为主，第二版已在更新中，等你学完可免费参与更新后的复训！

Q：报名后可以退款吗？

A：本服务为虚拟内容产品，一经购买，概不退款，敬请谅解。

Q：可以开具发票吗？

A：可以开具普通发票，请联系微信班主任填写需要的信息即可。

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1、 精读过《深度学习》花书、李航《统计学习方法》、《机器学习》西瓜书等AI类知名书籍，可以开设以此书籍为教材的带读班。

2、系统学过李宏毅的《机器学习》《深度学习》、李飞飞《计算机视觉课》或是国外名校的知名公开课，可以开设以此课程为教材的带学班。

3、打过Kaggle、天池、AI challenger、科赛网、DC等竞赛，并取得过前5的成绩，可带竞赛班

4、如果你自己曾经读过AI类的经典或者前沿论文，并且对论文做过深入的分析和研究，可作为我们的paper精读班老师

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