统计学习导论 — 课程介绍

教师介绍

• 姓名： 邱飞（qiufei）
• 办公室： 商学院62号楼，62-518
• 个人主页： qiufei.site

课程资源链接：

• 📖 课程教材：qiufei.site/web-book-islp
• 📊 课程Slide：qiufei.site/web-slide-islp

教材简介

本课程使用的教材是 An Introduction to Statistical Learning with Applications in Python（简称 ISLP）。

• 这是统计学习领域最经典的入门教材之一
• 内容涵盖：线性回归、分类、重采样、正则化、树模型、支持向量机、深度学习、生存分析、无监督学习等
• 教材中有大量可运行的Python代码，是学习的核心资源

课程哲学：Learning by Doing

本课程的核心理念是 “Learning by Doing” ——在实践中学习。

• 教材包含大量可运行的练习代码
• 你可能会被数学公式吓到——不要害怕！
• 我们的重点是应用，不是推导
• 当你亲手运行并测试那些代码时，你会有安全感

理论是骨架，代码是血肉。只看公式，概念是空洞的；当你运行代码看到结果时，一切就会变得具体而清晰。

云平台：为什么使用云环境？

我们将使用云端Python环境，而非在本地安装软件。

核心优势：

• 零配置： 无需在个人电脑上安装Python、Anaconda或各种库
• 标准化： 所有人运行完全相同的环境，老师能运行的代码你也能运行
• 便捷性： 通过浏览器即可编程（Windows、Mac、iPad均可）
• 专注学习： 把时间花在学习统计学习上，而不是调试本地环境问题

主平台：腾讯Cloud Studio

网址： cloudstudio.net

• 定义： 基于浏览器的集成开发环境（IDE），由腾讯云支持
• 界面： 外观和操作方式与 Visual Studio Code (VS Code) 完全一致
• 功能：
  • 编写Python脚本（.py）
  • 运行交互式Jupyter Notebook（.ipynb）
  • 管理项目文件和数据集

⚠️ 重要提醒： 云平台需要实名认证，请提前完成。

Cloud Studio的核心特性

为什么选择腾讯Cloud Studio作为本课程的主平台？

1. 预配置环境： 选择”Python”模板即可开始编程，无需手动安装 pandas、numpy、scipy 等
2. GitHub集成： 可以无缝克隆课程代码仓库并提交作业
3. 免费算力： 提供足够的免费云计算资源（CPU/RAM），满足本课程的数据分析需求

备用平台：阿里ModelScope

网址： modelscope.cn

作为数据分析人员，我们始终需要备用方案。

• 定义： 阿里巴巴的模型即服务（MaaS）平台，主要面向AI和开源社区
• 核心功能： 提供免费、强大的 Jupyter Notebook环境
• 使用时机：
  • Cloud Studio出现维护时
  • 需要运行计算密集型统计模型或机器学习算法时

平台对比

微助教平台

课程的课堂互动、考勤考纪都通过微助教平台进行。

平台网址： teachermate.com.cn

使用要求：

• 需要微信（WeChat）账号才能使用
• 请在课前扫码加入本课程

课堂互动形式：

• 每章设有 4道测试题（2道单选题 + 2道是非判断题）
• 测试题需在课堂上现场完成

课程评价体系

本课程采用百分制，由平时成绩和期末成绩组合而成。

期末报告要求：

• 2人一组
• 利用课程讲授的方法分析中国上市公司数据
• 需体现对统计学习方法的理解与实际应用

AI使用政策

本课程鼓励使用AI工具。

• 你可以使用 ChatGPT、GitHub Copilot 等AI工具辅助学习和编程
• AI是提升效率的工具，但理解原理仍然是核心
• 期末报告中使用AI辅助是允许的，但需要注明AI使用情况

课前作业

在下次上课前，请完成以下步骤：

1. 注册Cloud Studio： 访问 cloudstudio.net 创建账号并完成实名认证
2. 创建工作区： 使用 Python 模板创建新工作区
3. 测试环境：
   • 创建文件 test.ipynb
   • 输入：print('统计学习，准备就绪！')
   • 运行该单元格
4. 注册备用平台： 访问 modelscope.cn 创建账号
5. 加入微助教： 使用微信扫码加入本课程

问题与讨论