大数据挖掘与统计机器学习教程：全面掌握方法与实战

本套PPT课件深入讲解了大数据挖掘与统计机器学习的核心内容，由宋捷编著，适合对中国人民大学出版社出版的《大数据挖掘与统计机器学习》进行系统学习的读者。课程内容涵盖广泛，从第一章的概述开始，详细探讨了： 1. 第一章：概述 - 强调统计学作为一门数据分析导向的科学，以及数据智慧的概念，后者被定义为结合领域知识、数学方法和直觉决策的能力，通过解决十个基本问题来提升数据理解和决策。 2. 第二章：线性回归方法 - 包括多元线性回归模型的构建、最小二乘估计及其性质，如BLUE（最小方差线性无偏估计）。此外，还介绍了变量选择的方法，如前进法、后退法和逐步回归法，以及压缩方法中的岭回归。 3. 第三章至第六章 - 分别探讨线性分类方法、模型评价与选择、决策树与组合方法，以及神经网络与深度学习，这些都是机器学习的关键技术。这些章节深入浅出地展示了各种算法的工作原理和应用场景。 4. 第七章：支持向量机 - 这是一种强大的非线性分类器，对于复杂的数据集有很好的处理能力。 5. 第八章：聚类分析 - 用于发现数据集内部的结构和模式，常用于数据探索和预处理。 6. 第九章：推荐系统 - 在现代互联网和电子商务中，个性化推荐是大数据应用的重要组成部分。 7. 第十章：大数据案例分析 - 提供了单机和分布式实现的实战示例，帮助学习者将理论知识应用于实际问题。 8. R和Python上机实践 - 课程强调理论与实践的结合，通过这两种流行的编程语言进行实战操作，提升技能。 参考书目包括《The Elements of Statistical Learning》、《An Introduction to Statistical Learning with Applications in R》和《Statistical Learning with Sparsity》等，这些都是机器学习领域的经典著作。 这套PPT课件提供了一个全面且系统的统计机器学习学习路径，无论对初学者还是进阶者，都是提高数据分析和决策能力的宝贵资源。通过学习，参与者不仅能掌握基础理论，还能掌握实际操作技巧，以应对大数据时代的需求。