Material online de vídeo / áudio para análise Bayesiana e regressões logísticas

Bem, sou engenheiro de dia. Embora a maior parte do meu trabalho gire em torno da modelagem, geralmente fazemos coisas bem básicas. Um modelo "Avançado" seria uma simulação de Monte Carlo validada usando testes R2.

Atualmente, na minha área, existem muitas pesquisas usando análise logística e bayesiana.

Minha pergunta é: quais cursos você recomendaria que alguém fizesse no site do curso aberto do MIT ou em qualquer outro site, para quem aprende melhor por vídeo / áudio primeiro e depois pela leitura?

O que eu gostaria de aprender são os seguintes:

• Ser capaz de entender os modelos e quando empregá-los
• capaz de coletar dados de campo (que são gerados uma vez e não podem ser regenerados) e projetar e executar experimentos
• Capaz de entender os resultados, examiná-los e descobrir se algo está errado, "mostre a rolha" ou "valores extremos", ou se está tudo bem e elegante
• Ser capaz de validar e calibrar o modelo, para resultados reais "conforme construídos"
• Ser capaz de prever os resultados usando a análise de sensibilidade apropriada
• ser capaz de prever / "conectar" dados ausentes
• ser capaz de escrever artigos de jornal relacionados ao meu campo

Em resumo, meu campo é: modelagem da demanda de transporte para veículos de passageiros, usando o modelo genérico de quatro etapas ou modelos baseados em atividades socioeconômicas / turnês, como PECAS ou urbansim

Eu iria direto para VideoLectures.net . Essa é, de longe, a melhor fonte - gratuita ou paga - que encontrei em palestras e tutoriais sobre estatísticas de qualidade muito alta (tanto com a qualidade do vídeo quanto com o conteúdo da apresentação). previsão e aprendizado de máquina. O público-alvo dessas palestras em vídeo varia de iniciante (algumas palestras são marcadas especificamente como "tutoriais") a especialistas; a maioria deles parece estar em algum lugar no meio.

Todas as palestras e tutoriais são ministradas a profissionais e acadêmicos altamente experientes e, em muitos casos, o palestrante é a principal autoridade no tópico sobre o qual está ministrando palestras. O site também é 100% gratuito.

A única desvantagem é que você não pode baixar as palestras e armazená-las no iTunes; no entanto, quase todas as palestras têm um conjunto de slides que você pode baixar (ou, convenientemente, você pode visualizá-los on-line enquanto assiste à apresentação).

O YouTube pode ter mais, mas mesmo se você pesquisar Y / T em um canal específico, tenho certeza de que a relação sinal / ruído é muito maior - no VideoLectures.net, todas as palestras que assisti foram excelentes e se você digitalize as opiniões dos espectadores, verá que essa é a opinião de consenso em relação a toda a coleção.

Alguns que eu assisti e que eu recomendo:

• Noções básicas de probabilidade e estatística

• Introdução ao Machine Learning

• Fundamentos do Processo Gaussiano

• Modelos Gráficos

• k-Modelos de vizinhos mais próximos

Eu só dei uma olhada nesta série de palestras sobre Machine Learning, mas parece bom.

• http://academicearth.org/courses/machine-learning

A aula 11 cobre Estatística Bayesiana e Regularização.

experimente a escola de verão para aprendizado de máquina La Palma 2012

http://www.youtube.com/channel/UCHhbDEKA7BP58mq1wfTBQNQ?feature=watch

impressionante mesmo

A Coursera está oferecendo uma ampla variedade de palestras on-line. A palestra Machine Learning de Andrew Ng aborda regressão logística e regularização no início. Além disso, os Modelos Gráficos Probabilísticos de Daphne Koller também podem ser interessantes para você.