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docs/机器学习/STAT435.md

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+# STAT 435: Introduction to Statistical Machine Learning
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+## 课程简介
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+- 所属大学：University Of Washington/ Stanford
+- 指導教授：Daniela Witten
+- 先修要求：STAT 341, STAT 390/MATH 390, 或 STAT 391 則一; 推薦: MATH 208;
+- 编程语言：R
+- 课程难度：🌟🌟🌟🌟
+- 预计学时：Quarter學制 4學分
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+介紹了統計機器學習的理論與應用。大致包含以下主題：
+- 監督與非監督是學習
+- 交叉驗證
+- 偏見與方差之間的權衡取捨
+- 回歸與分類
+- 正規化與收縮
+- 非線性手段
+- 基於樹的方法
+- 支援向量機(SVM)
+- R的應用
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+個人覺得這門課偏重理論概念與公式推倒，R的應用查找案例就會使用了。
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+## 课程资源
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+- 课程网站：<https://www.statlearning.com/>
+- 课程视频：<https://www.dataschool.io/15-hours-of-expert-machine-learning-videos/>
+- 课程教材：<https://www.statlearning.com/>
+- 课程作业：[待整理](https://github.com/yousenwang)