返回信息流大家好，在这里宣传一下李春光导师25年春季的“数据科学”选修课。
课程主要涉及经典的机器学习模型，如
- KNN、SVM+Kernel Trick（chp1~3）
- Bias-Variance分解、VC维统计学习理论（chp4~5）
- 正则化理论（chp6）
- 高维数据的几何分析、TSNE/PCA/Infomap降维和可视化（chp7）
- 子空间与LLE等流形学习模型（chp8）
- 压缩感知理论（chp9）
主要是为大家建立对数据特征的分布分析、模型与损失设计提供视角和工具
李老师上课认真，,讲课追本溯源。从数据分布的结构视角展开阐述基本原理，基本会带着把核心公式推导一遍，只需大致了解部分矩阵梯度、凸优化即可展开
广中广：李老师在2024年度翻译了马毅Yi Ma老师《基于低维模型的高维数据分析：原理、计算和应用》，是这门课的重要参考书目，也推荐给对高维数据感兴趣的各位
最后，欢迎大家选修李老师的数据科学课！
2025年春 教二 401/ 每周二 上午(3月4日开课) 第3-5节 9:50-12:15
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数据科学 25年春季课程 宣传
hzy210811
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