该课程是我在疫情期间给应用统计专业研究生用钉钉授课录制下来的视频课程，采用双语教学，英文教材，总体上比较深入浅出讲解了统计机器学习的核心方法，欢迎试听和学习，并请指正。
课程简介
《统计机器学习》是数据挖掘与统计学习领域的概论课程，内容涉及线性回归、分类、再抽样、模型选择，决策树模型、集成学习，支持向量机、聚类等重要的机器学习模型和预测方法，以及这些方法近年来在金融、营销、生物等领域的应用。课程中配有通过R语言建模的操作指导。双语教学，英文教材，适合数据科学类、统计学类相关专业本科生高年级学生或者研究生的数据挖掘和机器学习领域，也可供业界从事建模工作的从业者学习参考。
授课教师
方匡南 ，厦门大学经济学院统计系教授、博士生导师、耶鲁大学博士后，厦门大学数据挖掘研究中心副主任，国家高层次青年拔尖人才（中组部），国际统计学会 Elected member。研究方向：数据挖掘、机器学习、应用统计、信用风险管理等。
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