Python统计分析
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
内容不能少于5个字符!
CDA讲师团
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