課程概述
2011年，微信剛剛推出，大多數(shù)人還不知道朋友圈，基本也沒人談?wù)摯髷?shù)據(jù)、機器學(xué)習(xí)與人工智能。八年后的今天，世界變化速度還在繼續(xù)加快，技術(shù)進步時刻沖擊著每個行業(yè)與組織，究竟什么樣的技能才是最稀缺、最寶貴的，才能使你立于不敗之地？最重要的，應(yīng)該是快速學(xué)習(xí)的能力。陳強教授自2010年《高級計量經(jīng)濟學(xué)及Stata》教材出版以來，受到了廣大讀者的熱烈歡迎，也累積了大批粉絲?？邕^了計量那道坎，繼續(xù)上路吧，由StataCorp LLC重點推薦的“Stata夏季訓(xùn)練營 ”課程，匯集雙男神，2 1模式，由山東大學(xué)陳強教授和南開大學(xué)王群勇教授親自操刀，傳授機器學(xué)習(xí)里最受歡迎熱門知識。以計量經(jīng)濟學(xué)的前沿問題為導(dǎo)向，引入人工智能領(lǐng)域最前沿的機器學(xué)習(xí)方法結(jié)合Stata應(yīng)用。 全程八天(含會議)，Stata魔鬼訓(xùn)練營，打造2019最新穎、最前沿的學(xué)習(xí)課程，本次“機器學(xué)習(xí)與Stata、R應(yīng)用研討會”，陳老師將推陳出新，化難為簡，帶來全新、不一樣的內(nèi)容。通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員可以了解機器學(xué)習(xí)的常用算法以及典型的應(yīng)用領(lǐng)域。掌握機器學(xué)習(xí)的基本概念，并在此基礎(chǔ)上應(yīng)用于相關(guān)領(lǐng)域，培養(yǎng)一定的分析實際問題的能力。歡迎廣大Stata用戶及學(xué)者報名參加。
Stata夏季訓(xùn)練營，最前沿的知識體系，帶你一探究竟！
機器學(xué)習(xí)是人工智能科學(xué)研究和應(yīng)用領(lǐng)域的重要驅(qū)動力， 同時也給統(tǒng)計研究帶來了眾多挑戰(zhàn)和思路，機器學(xué)習(xí)最基本的做法，是使用算法來解析數(shù)據(jù)、從中學(xué)習(xí)，然后對真實世界中的事件做出決策和預(yù)測，本課程將提供機器學(xué)習(xí)里最受歡迎熱門知識， 主要指導(dǎo)思想是在最前沿的技術(shù)及Stata更深入的探究上，將機器學(xué)習(xí)的思想原理結(jié)合Stata精髓及核心內(nèi)容，以最通俗生動的語言以及大量的案例教給學(xué)員，并注重在應(yīng)用上的擴展。課前我們將提供電子版本講義及課件資源。并提供Stata最新正版軟件試用，確保每位老師都能正常、安全的運行數(shù)據(jù)資源，保證上課質(zhì)量！
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?OLS的代數(shù)與幾何
統(tǒng)計推斷
標準誤（穩(wěn)健、HAC、聚類、自助）
?邏輯回歸
Logit回歸、邊際效應(yīng)、幾率比
ROC、AUC
?決策樹（Decision Tree）
CART算法、分裂準則函數(shù)
剪枝（Pruning）、交叉驗證
?集成學(xué)習(xí)（Ensemble Learning）
袋裝法（Bagging）、隨機森林
提升法（Boosting）、變量重要性、偏依賴圖
?人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
激活函數(shù)、反向傳播算法
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
?支持向量機
最大間隔分類器（Maximal Margin Classifier）
軟間隔（Soft Margin）、核技巧
導(dǎo)讀：
當計量經(jīng)濟學(xué)遭遇機器學(xué)習(xí)（一）
當計量經(jīng)濟學(xué)遭遇機器學(xué)習(xí)（二）
當計量經(jīng)濟學(xué)遭遇機器學(xué)習(xí)（三）
當計量經(jīng)濟學(xué)遭遇機器學(xué)習(xí)（四）
請訪問微信公眾號"計量經(jīng)濟學(xué)及Stata應(yīng)用"獲取。
機器學(xué)習(xí) Stata、R應(yīng)用課程
推薦：暑假必備、學(xué)術(shù)充電、陳強老師親授；
干貨：思想原理 數(shù)學(xué)精髓 Stata案例；
福利：提供Stata/MP2最新正版軟件試用；
主講嘉賓:
陳強，山東大學(xué)教授，分別于1992年與1995年獲得北京大學(xué)經(jīng)濟學(xué)學(xué)士與碩士學(xué)位，2007年獲美國Northern Illinois University數(shù)學(xué)碩士與經(jīng)濟學(xué)博士學(xué)位。現(xiàn)任山東大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院博士生導(dǎo)師。主要研究領(lǐng)域為計量經(jīng)濟學(xué)、經(jīng)濟史。已獨立發(fā)表論文于Oxford Economic Papers (lead article)，Economica，Journal of Comparative Economics，《經(jīng)濟學(xué)(季刊)》、《世界經(jīng)濟》等國內(nèi)外期刊。著有暢銷研究生教材《高級計量經(jīng)濟學(xué)及Stata應(yīng)用》（第2版，高教社，2014）與本科教材《計量經(jīng)濟學(xué)及Stata應(yīng)用》（高教社，2015）。2010年入選教育部新世紀優(yōu)秀人才支持計劃。
計量經(jīng)濟學(xué)及Stata主頁
課程信息：
時間：2019年8月17日-19日（共三天）
安排：上午09:00至12:00 ; 下午14:00至17:00 ；答疑：17:00-17:30
費用：3600元/人
地點：上海財經(jīng)大學(xué)
課程摘要：
本課程主要介紹機器學(xué)習(xí)的基本思想與算法，結(jié)合具體案例，介紹Stata和R語言實踐操作，課程以計量經(jīng)濟學(xué)的前沿問題為導(dǎo)向，引入人工智能領(lǐng)域最前沿的機器學(xué)習(xí)方法結(jié)合Stata應(yīng)用，打造思想原理數(shù)學(xué)精髓 Stata案例。即日起開始報名。
課程大綱：
第一講 機器學(xué)習(xí)引論
第二講 KNN
第三講 OLS
第四講 判別分析
第五講 樸素貝葉斯
第六講 邏輯回歸
第七講 決策樹
第八講 集成學(xué)習(xí)（Ensemble Learning）
第九講 支持向量機
第十講 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
▲第一天
第一講 機器學(xué)習(xí)引論
專題介紹：近年來人工智能迅速進入大眾視野，并在全球范圍內(nèi)迎來了行業(yè)的快速發(fā)育期。機器學(xué)習(xí)作為人工智能的組成部分，無疑是人工智能科學(xué)研究和應(yīng)用領(lǐng)域的重要驅(qū)動力，將帶來一系列傳統(tǒng)決策機制的根本性變革，勢必推動社會科學(xué)研究范式的重大轉(zhuǎn)型。 當計量經(jīng)濟學(xué)的影響力幾乎不出校門時，機器學(xué)習(xí)正迅速進入大眾視野，并悄然改變著我們的日常生活（比如，網(wǎng)絡(luò)搜索、網(wǎng)購等背后均有機器學(xué)習(xí)的算法支持，本講將帶您揭開機器學(xué)習(xí)的神密面紗。
第二講 KNN
專題介紹：K-近鄰算法（KNN）是將最簡單最初級的分類器是將全部的訓(xùn)練數(shù)據(jù)所對應(yīng)的類別都記錄下來，當測試對象的屬性和某個訓(xùn)練對象的屬性完全匹配時，便可以對其進行分類。 KNN算法中，所選擇的鄰居都是已經(jīng)正確分類的對象。該方法在定類決策上只依據(jù)最鄰近的一個或者幾個樣本的類別來決定待分樣本所屬的類別。交叉驗證是一種通過估計模型的泛化誤差，從而進行模型選擇的方法。沒有任何假定前提，具有應(yīng)用的普遍性，操作簡便， 是一種行之有效的模型選擇方法。K折交叉驗證：把數(shù)據(jù)分成K份，每次拿出一份作為驗證集，剩下k-1份作為訓(xùn)練集，重復(fù)K次。最后平均K次的結(jié)果，作為誤差評估的結(jié)果，此方法大大減小算法復(fù)雜度，被廣泛應(yīng)用?！酒钆c方差的權(quán)衡 、如何選擇K 、驗證集法 、交叉驗證】
第三講 OLS
專題介紹：OLS(最小二乘法)主要用于線性回歸的參數(shù)估計，它的思路很簡單，就是求一些使得實際值和模型估值之差的平方和達到最小的值，將其作為參數(shù)估計值。OLS的最大好處是便于解釋，容易考察解釋變量 x 對被解釋變量 y 的影響。雖然OLS估計非常簡單，但在進行統(tǒng)計推斷時，卻需要特別注意在不同的場合下使用不同的標準誤，比如穩(wěn)健標準誤，HAC標準誤，聚類穩(wěn)健標準誤，自助標準誤等?！綩LS的代數(shù)與幾何、統(tǒng)計推斷、標準誤（穩(wěn)健、HAC、聚類、自助）】
第四講 判別分析
專題介紹：貝葉斯決策論是解決模式分類問題的一種基本統(tǒng)計途徑。其假設(shè)：決策問題可以用概率的形式來描述，并且所有有關(guān)的概率結(jié)構(gòu)均已知，葉斯決策論是基于概率論的決策，根據(jù)不同決策準則，分別得到不同決策意義下的最優(yōu)判斷。由于線性判別函數(shù)易于分析，所以關(guān)于這方面的研究特別多。 應(yīng)用統(tǒng)計方法解決模式識別問題時，一再碰到的問題之一是維數(shù)問題。在低維空間里解析上或計算上行得通的方法，在高維空間里往往行不通。因此，降低維數(shù)有時就成為處理實際問題的關(guān)鍵?！矩惾~斯決策理論、線性判別、二次判別、Fisher判別分析】
第五講 樸素貝葉斯
專題介紹：樸素貝葉斯算法簡單高效，在處理分類問題上，是首先考慮的方法之一。其優(yōu)點為簡單、快速、有效。能處理好噪聲數(shù)據(jù)和缺失的數(shù)據(jù)，需要用來訓(xùn)練的例子相對較少，但同樣能處理好大量的例子，很容易獲得一個預(yù)測的估計概率值 。 本講將主要講解樸素貝葉斯通過拉普拉斯修正，可以避免因訓(xùn)練集樣本不充分而導(dǎo)致概率估值為零的問題，對算法的思考以及應(yīng)用的消息，培養(yǎng)思維能力，注重過程，挖掘背后的原理?！緲闼刎惾~斯、 拉普拉斯修正】
第六講 邏輯回歸
專題介紹：邏輯回歸由于存在易于實現(xiàn)、解釋性好以及容易擴展等優(yōu)點，被廣泛應(yīng)用于點擊率預(yù)估（CTR）、計算廣告（CA）以及推薦系統(tǒng)（RS）等任務(wù)中。 ROC/AUC作為機器學(xué)習(xí)的評估指標非常重要， 為了了解模型的泛化能力，我們需要用某個指標來衡量，這就是性能度量的意義。有了一個指標，我們就可以對比不同模型了，從而知道哪個模型相對好，那個模型相對差，并通過這個指標來進一步調(diào)參逐步優(yōu)化我們的模型。 本講我們主要討論與分類相關(guān)的一些指標，因為AUC/ROC就是用于分類的性能度量標準。【Logit回歸、邊際效應(yīng)、幾率比、ROC、AUC】
第七講 決策樹（Decision Tree）
專題介紹：機器學(xué)習(xí)中，決策樹是一個預(yù)測模型；他代表的是對象屬性與對象值之間的一種映射關(guān)系。其中CART算法（Classification and Regression Trees）分類與回歸樹(CART——Classification And Regression Tree)) 是一種非常有趣并且十分有效的非參數(shù)分類和回歸方法。它通過構(gòu)建二叉樹達到預(yù)測目的。 剪枝（Pruning）是決策樹停止分支的方法之一。除此之外，課程中還將對分裂準則函數(shù)（錯分率、基尼指數(shù)、信息熵）、交叉驗證（Cross-validation）做詳細講解?！綜ART算法（Classification and Regression Trees）、分裂準則函數(shù)（錯分率、基尼指數(shù)、信息熵）、剪枝（Pruning）、交叉驗證（Cross-validation）】
第八講集成學(xué)習(xí)（Ensemble Learning）
專題介紹：集成學(xué)習(xí)的理論基礎(chǔ)是 PAC 理論、強可學(xué)習(xí)與弱可學(xué)習(xí)理論。集成學(xué)習(xí)的理論基礎(chǔ)表明強可學(xué)習(xí)器與弱可學(xué)習(xí)器是等價的，因此可以尋找方法將弱可學(xué)習(xí)器轉(zhuǎn)換為強可學(xué)習(xí)器，而不必去直接尋找較難發(fā)現(xiàn)的強可學(xué)習(xí)器。本次課程陳教授將帶我們一起探討具有代表性的集成學(xué)習(xí)方法包括Boosting，Bagging，隨機森林等?！敬b法（Bagging）、隨機森林（Random Forest）、提升法（Boosting）、變量重要性（Variable Importance）、偏依賴圖（Partial Dependence Plot）】
第九講 支持向量機
專題介紹：支持向量機（Support Vector Machine, SVM）是一類按監(jiān)督學(xué)習(xí)（supervised learning）方式對數(shù)據(jù)進行二元分類（binary classification）的廣義線性分類器（generalized linear classifier），其決策邊界是對學(xué)習(xí)樣本求解的最大邊距超平面（maximum-margin hyperplane）。 SVM被提出于1964年，在二十世紀90年代后得到快速發(fā)展并衍生出一系列改進和擴展算法，在人像識別（face recognition）、文本分類（text categorization）等模式識別（pattern recognition）問題中有得到應(yīng)用 。本課程將重點解析最大間隔分類器（Maximal Margin Classifier）、軟間隔（Soft Margin）及核技巧（Kernel Trick）等支持向量機方面的核心內(nèi)容?！咀畲箝g隔分類器（Maximal Margin Classifier）、軟間隔（Soft Margin）、支持向量機（Support Vector Machine）、核技巧（Kernel Trick）】
第十講 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
專題介紹：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Network，即ANN ），是20世紀80 年代以來人工智能領(lǐng)域興起的研究熱點。它從信息處理角度對人腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)進行抽象， 建立某種簡單模型，按不同的連接方式組成不同的網(wǎng)絡(luò)。在學(xué)術(shù)界也常直接簡稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 最近十多年來，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究工作不斷深入，已經(jīng)取得了很大的進展，其在模式識別、智能機器人、自動控制、預(yù)測估計、生物、醫(yī)學(xué)、經(jīng)濟等領(lǐng)域已成功地解決了許多現(xiàn)代計算機難以解決的實際問題，表現(xiàn)出了良好的智能特性。本課程將詳細介紹人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的思想、激活函數(shù)、反向傳播算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練等內(nèi)容，同時陳老師也會和大家一起探討關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的類型與發(fā)展等問題?！救斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的思想、激活函數(shù)、反向傳播算法（Back-propagation Algorithm）、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的類型與發(fā)展】
相約上海，暑假狂歡
第三屆Stata中國用戶大會/2019年8月20-21日
2019，一起發(fā)現(xiàn)Stata新價值
鏈接：http://www.uone-tech.cn/ChinaStataConference2019/
Stata空間計量與機器學(xué)習(xí)研討會-王群勇專場/2019年8月22-24日
2019，空間計量 機器學(xué)習(xí)
鏈接：http://www.uone-tech.cn/training/stata20190822wqy.html
2019年第三屆 Stata 中國用戶大會暨“機器學(xué)習(xí)與計量方法應(yīng)用研討會”將于2019年8月20-21日在上海財經(jīng)大學(xué)盛大召開。StataCorp LLC將繼續(xù)選派技術(shù)專家出席會議，將與來自中國的Stata用戶交流軟件新應(yīng)用及想法。我們還將邀請國內(nèi)計量經(jīng)濟學(xué)專家及金融投資領(lǐng)域的技術(shù)大咖為大家?guī)碓赟tata應(yīng)用中各種有吸引力的主題和實踐經(jīng)驗，希望這次會議能夠成為發(fā)現(xiàn)Stata新價值的機會。會議同期還將開展Stata夏季訓(xùn)練營活動，由山東大學(xué)陳強教授和南開大學(xué)王群勇教授帶來Stata機器學(xué)習(xí)及計量經(jīng)濟方法應(yīng)用課程，點擊了解詳情！
會議官網(wǎng)
王群勇專場
陳強專場
報名方式
請?zhí)顚懕砀窈笥?019年8月15日前，發(fā)送“報名回執(zhí)表 支付截圖”至郵箱：marketing@uone-tech.cn，郵件主題為：“2019 Stata夏季訓(xùn)練營 姓名 單位”完成報名及繳費。（如現(xiàn)場刷卡需預(yù)繳500元留位費至主辦方指定帳戶，現(xiàn)場刷卡后以現(xiàn)金方式返還）。Word版報名表下載：https://eyun.baidu.com/s/3dHhApyD（復(fù)制瀏覽器下載）
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參會對象
高校教師、碩士生、博士生、科研院所科研人員、大型企業(yè)數(shù)據(jù)分析師、社會團體及Stata愛好者。
會議費用
名稱：第三屆Stata中國用戶大會
費用：800元/人
時間：2019年08月20-21日
名稱：Stata夏季訓(xùn)練營-陳強專場
費用：3600元/人
時間：2019年08月17-19日
名稱：Stata夏季訓(xùn)練營-王群勇專場
費用：3600元/人
時間：2019年08月22-24日
備注：（食宿差旅費用自理）
優(yōu)惠方案
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支付方式
對公轉(zhuǎn)賬
開戶名：北京友萬信息科技有限公司
開戶行：中國建設(shè)銀行北京昌平支行
帳 號：11050181360009366857
組織單位
主辦方：北京友萬信息科技有限公司（Uone-Tech）
承辦方：上海財經(jīng)大學(xué)
交通指南
會議地點：上海財經(jīng)大學(xué)（上海市國定路777號）
虹橋國際機場/高鐵到達：全程30公里，預(yù)計行駛45分鐘，費用約100元
上海站到達：全程10公里，預(yù)計行駛20分鐘，費用約34元
其它事項
? 主辦方將提供課程所需的Stata\MP2 最新版本試用。
? 請參會學(xué)員自帶電腦提前安裝軟件，現(xiàn)場由課程助教激活。
? 本次會議食宿差旅費用由學(xué)員自理，外地學(xué)員請?zhí)崆鞍才藕眯谐獭?/p>
?參會學(xué)員可申請由主辦方友萬科技提供的結(jié)業(yè)證書。
?參會學(xué)員如需采購正版Stata軟件可享受內(nèi)部采購優(yōu)惠。
? 請于開營前完成報名工作并及時與會務(wù)組保持溝通。
Stata軟件采購優(yōu)惠方案
北京友萬信息科技有限公司作為Stata軟件在中國大陸的官網(wǎng)指定經(jīng)銷商及合作伙伴，希望能給Stata中國用戶提供更多服務(wù)與支持，并幫助中國用戶建立完善的軟件售后服務(wù)體系。如需新版本采購及老版本更新升級請聯(lián)系我們，感謝您的支持與關(guān)注。定購熱線：010-56451129
1.凡參加本次會議，一年內(nèi)購買Stata IC/SE/MP軟件單機版本，給予10%價格優(yōu)惠。2.凡參加本次會議，一年內(nèi)購買Stata IC/SE/MP軟件實驗室版本，給予10%價格優(yōu)惠并免費贈送Stata視頻培訓(xùn)DVD學(xué)習(xí)課程一套。3.凡參加本次會議，一年內(nèi)構(gòu)建包括Stata軟件在內(nèi)的大數(shù)據(jù)實驗室軟件，項目完成后免費奉送現(xiàn)場Stata為期三天培訓(xùn)券1張，并邀請免費參加年度Stata中國用戶大會。以上優(yōu)惠信息解釋權(quán)歸北京友萬信息科技有限公司所有。
會務(wù)組聯(lián)系方式
報名郵箱：marketing@uone-tech.cn
報名熱線：010-56451128
課程咨詢：王老師 18612990364（手機/微信同號）
課程咨詢：陳老師 18600528290（手機/微信同號）
線上咨詢：3357724577
線上咨詢：2196837879
線上咨詢：124932243
溫馨提示：按預(yù)報名順序排座。
