Python统计分析

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Python统计分析

Python统计

第一天: 统计包与数据挖掘

异方差、t检验

第二天: 方差分析

数据分析流

缺失值填补

第三天: 异常值处理和特征过滤

相关特征的处理

第四天: 拟合回归模型

回归模型系数的解读

最小二乘、梯度下降、正则化

第五天:随机梯度下降分类算法

logistic回归案例

第六天: logistic回归模型的评估与修正

logistic回归指标解读

混淆矩阵与网格搜索

第七天: 主成分分析原理

主成分的选择

第八天:主成分回归模型

数据规范化

数据规范化


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