统计学习方法第1章作业详解与第2章感知机入门

统计学习方法作业（第四期）旨在引导学生系统地掌握统计学习方法的基本理论和实践技能。课程内容主要围绕李航编著的《统计学习方法》展开，强调理论与实践相结合，每章学习都有结构化的安排。 第一部分是章节学习，包括一个概览视频和针对某些关键章节的重难点讲解（如第三章和第五章，后者只有一个重难点视频）。在第三章，学生可以自主探索，因为没有专门的重难点讲解；而在第五章，学生将面临一个重要的理论挑战。讲解视频涵盖了模型理解、理论推导和算法实现，确保学生对复杂概念有深入理解。 课程要求所有编程作业使用Python3在Jupyter Notebook环境中完成，由Eddy老师授课，并鼓励学生在GitHub上分享自己的学习成果。课程强调实践，每个章节都配备了一个示例代码，让学生提前尝试，然后在周末由助教进行讲解和作业指导。 第1周的学习焦点是统计学习方法概论，目标包括理解基础概念、模型过拟合及其影响、机器学习的评价标准，特别是极大似然估计和贝叶斯估计。作业1要求学生推导正态分布均值的极大似然估计和贝叶斯估计，通过实际操作加深对理论的理解。 第二周则转向感知机的学习，学生需理解感知机模型的应用场景、模型形式、学习策略以及求解算法。这部分的学习不仅限于理论，还包括实际应用中的问题解决技巧。 整个课程的学习过程注重理论与实践的平衡，通过阅读原著、观看视频、动手编程和解决作业，学生能够逐步提升统计学习的方法论能力和实际解决问题的能力。通过这种方式，学生不仅能掌握《统计学习方法》这本书的核心内容，还能提升编程技能，为未来在IT领域深入发展打下坚实的基础。