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Python應(yīng)用培訓(xùn)

 
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      每個(gè)班級(jí)的人數(shù)限3到5人,互動(dòng)授課, 保障效果,小班授課。
  上間和地點(diǎn)
上部份地點(diǎn):【上?!客瑵?jì)大學(xué)(滬西)/新城金郡商務(wù)樓(11號(hào)線白銀路站)【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號(hào)線大劇院站)/深圳大學(xué)成教院【北京分部】:北京中山學(xué)院/福鑫大樓【南京分部】:金港大廈(和燕路)【武漢分部】:佳源大廈(高新二路)【成都分部】:領(lǐng)館區(qū)1號(hào)(中和大道)【沈陽(yáng)分部】:沈陽(yáng)理工大學(xué)/六宅臻品【鄭州分部】:鄭州大學(xué)/錦華大廈【石家莊分部】:河北科技大學(xué)/瑞景大廈
最近開(kāi)間(周末班/連續(xù)班/晚班):2019年1月26日
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部份程大綱
 

01. 線性代數(shù)的實(shí)踐
1.1 創(chuàng)建矩陣
1.2 矩陣的基本運(yùn)算
1.3 解多元一次方程
1.4 判斷正定矩陣
1.5 求解協(xié)方差矩陣
1.6 求相關(guān)系數(shù)矩陣
1.7 線性規(guī)劃選址
02. 統(tǒng)計(jì)分析:回歸模型探討
2.1 線性回歸擬合
2.2 廣義線性回歸擬合
2.3 Logit回歸擬合
2.4 Robust回歸擬合
2.5 分位數(shù)回歸
2.6 嶺回歸
03. 假設(shè)檢驗(yàn)
3.1 T檢驗(yàn)
3.2 單因素方差分析再探討
3.3 重復(fù)抽樣的單因素方差分析
3.4 多因素方差分析
3.5 單因素卡方檢驗(yàn)
3.6 雙因素卡方檢驗(yàn)
04. 預(yù)測(cè)算法:回歸模型的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用
4.1 機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)概覽
4.2 廣義線性回歸模型的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用
4.3 嶺回歸的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用
4.4 Logistic回歸的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用
05. 分類算法:判別分析與聚類
5.1 決策樹(shù)分類器
5.2 kmeans聚類算法
5.3 kmeans聚類可視化
5.4 譜聚類
5.5 譜聚類可視化
5.6 主成分分析
5.7 判別分析
0.6 時(shí)間序列分析
6.1 自相關(guān)活偏相關(guān)系數(shù)的平穩(wěn)性檢驗(yàn)
6.2 ACF和PACF可視化展示
6.3 單位根檢驗(yàn)
6.4 平穩(wěn)時(shí)間序列分析
6.5 繪圖判斷殘差正態(tài)性
6.6 平穩(wěn)時(shí)間序列模型預(yù)測(cè)
6.7 非平穩(wěn)時(shí)間序列處理
6.8 VAR模型
07. 繪圖工具深入學(xué)習(xí)
7.1 Matplotlib基本設(shè)置
7.2 修改參數(shù),移動(dòng)坐標(biāo)軸
7.3 添加文字注釋
7.4 基本圖形的繪制
7.5 3D圖像繪制
7.6 Chart繪圖

 

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