2017年宁夏“统计机器学习”研究生暑期学校
为了搭建宁夏区内数学、统计及相关学科研究生的学习交流平台，营造良好的学术氛围，促进学科交叉，激发科研热情，驱动创新意识，努力培养具有创新精神和科研意识并重的高素质人才，依托2016自治区研究生教育创新计划学位点建设项目“数学专业研究生创新能力培养的探索与实践”，セブンラックカジノ ポーカー面向宁夏区内高校举办“统计机器学习”研究生暑期学校。
一、主办单位
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二、办学宗旨
夯实专业基础，促进学科交叉，引领学术前沿，培养创新能力，加强科研素养。
三、招生对象及人数
全区数学、统计、信息学科等相关专业在读硕士、博士研究生，青年骨干教师，高年级本科生，拟招收80名学员。
四、课程内容
机器学习是人工智能领域中最能够体现智能的一个分支。从发展历程来看，机器学习是人工智能中发展最快的分支之一。二十世纪九十年代，统计机器学习取代符号学习成为机器学习的主流，机器学习从纯粹的理论研究和模型研究发展到以解决现实生活中实际问题为目的的应用研究，使得科学研究取得了重要的进步。经过近三十年的发展，统计机器学习发展出了主成分分析、线性回归、决策树、支撑向量机、k-均值聚类等诸多经典方法，用于解决降维、回归、分类、聚类等典型机器学习问题，而很多实际应用问题可以转化为机器学习问题。本暑期学校在介绍统计学习基本理论的基础上，介绍统计机器学习的一些精典模型及其解决机器学习典型问题的方法，并结合上机实践指导。
主讲内容及所需课时：（15理论课时+8上机课时）
第一讲：基础知识（3理论）
概论（基本术语、假设空间、应用现状）；模型评估与选择（经验误差与过拟合、评估方法、性能度量、偏差与方差）
第二讲：降维、回归（3理论+2上机）
特征提取；特征选择；线性回归、局部加权回归；
第三讲：分类（一）（3理论+2上机）
线性模型；支撑向量机
第四讲：分类（二）（3理论+2上机）
贝叶斯分类器；决策树
第五讲：聚类（3理论+2上机）
k-均值聚类；层次聚类
五、时间
2017年7月12日—2017年7月16日
上午8:30-11:30；下午2:30-4:30
六、地点
セブンラックカジノ ポーカー413会议室
七、学员待遇和结业要求
为学员免费提供讲义等学习资料、上机实验。免收学杂费，食宿自理。学员全程参与学习并通过考核者，颁发结业证书。
八、报名录取
申请者务必将个人信息（姓名，单位，身份，专业方向，邮箱，联系电话）于7月7日前通过短信或邮件方式进行申请，资格由组委会审定，并最迟于7月10日前通过邮件回复。
九、报名联系人
崔英，电话：15121876209，邮箱：15121876209@163.com
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2017年6月25日
