 班.级.规.模.及.环.境--热.线:4008699035 手.机:15921673576( 微.信.同.号) |
| 每个班级的人数限3到5人，互动授课， 保障效果，小班授课。 |
| 上间和地点 |
上部份地点：【上海】同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站)【深圳分部】：电影大厦(地铁一号线大剧院站)/深圳大学成教院【北京分部】：北京中山学院/福鑫大楼【南京分部】：金港大厦(和燕路)【武汉分部】：佳源大厦（高新二路）【成都分部】：领馆区1号（中和大道）【沈阳分部】：沈阳理工大学/六宅臻品【郑州分部】：郑州大学/锦华大厦【石家庄分部】：河北科技大学/瑞景大厦
最近开间(周末班/连续班/晚班）：2019年1月26日 |
| 实.验.设.备 |
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| 质.量.保.障 |
1、免费重修；
2、课程结束后,授课老师留联系方式,保障培训效果,免费技术支持。
3、推荐机会。☆合格学员免费颁发相关工程师等资格证书，提升职业资质。专注高端技术培训15年，曙海学员的能力得到大家的认同，受到用人单位的广泛赞誉，曙海的证书受到广泛认可。 |
部份程大纲 |
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01. 线性代数的实践
1.1 创建矩阵
1.2 矩阵的基本运算
1.3 解多元一次方程
1.4 判断正定矩阵
1.5 求解协方差矩阵
1.6 求相关系数矩阵
1.7 线性规划选址
02. 统计分析：回归模型探讨
2.1 线性回归拟合
2.2 广义线性回归拟合
2.3 Logit回归拟合
2.4 Robust回归拟合
2.5 分位数回归
2.6 岭回归
03. 假设检验
3.1 T检验
3.2 单因素方差分析再探讨
3.3 重复抽样的单因素方差分析
3.4 多因素方差分析
3.5 单因素卡方检验
3.6 双因素卡方检验
04. 预测算法：回归模型的机器学习应用
4.1 机器学习数据概览
4.2 广义线性回归模型的机器学习应用
4.3 岭回归的机器学习应用
4.4 Logistic回归的机器学习应用
05. 分类算法：判别分析与聚类
5.1 决策树分类器
5.2 kmeans聚类算法
5.3 kmeans聚类可视化
5.4 谱聚类
5.5 谱聚类可视化
5.6 主成分分析
5.7 判别分析
0.6 时间序列分析
6.1 自相关活偏相关系数的平稳性检验
6.2 ACF和PACF可视化展示
6.3 单位根检验
6.4 平稳时间序列分析
6.5 绘图判断残差正态性
6.6 平稳时间序列模型预测
6.7 非平稳时间序列处理
6.8 VAR模型
07. 绘图工具深入学习
7.1 Matplotlib基本设置
7.2 修改参数，移动坐标轴
7.3 添加文字注释
7.4 基本图形的绘制
7.5 3D图像绘制
7.6 Chart绘图
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