回归分析-蜗牛学苑

首页 / Python数据科学 · 第三阶段 / 回归分析

发布于 2022-02-17 · 1973 次观看

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教师笔记

01-回归概念和OLS原理

43分钟 · 1881次播放

02-一元线性回归

35分钟 · 12次播放

03-残差分析(一)

42分钟 · 8次播放

04-残差分析(二)

33分钟 · 5次播放

05-多元线性回归

12分钟 · 8次播放

06-不考虑定性自变量线性回归

37分钟 · 12次播放

07-定性变量处理

38分钟 · 13次播放

08-可线性的非线性回归模型

39分钟 · 12次播放

09-可线性回归模型

42分钟 · 12次播放

10-多项回归模型

39分钟 · 10次播放

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课程目标

掌握具体实战中使用python进行回归分析的步骤、方法与评估

知识要点

线性回归的概念、线性回归适用条件、一元回归分析、多元回归分析。线性回归实现、线性回归诊断-残差分析、线性回归诊断-强影响点分析、线性回归诊断-多重共线性、非线性回归扩展。

授课讲师

周一

硕士，统计师。从事数据科学研发多年，历任数据分析师、数据挖掘工程师。具备深厚的数学、统计学和数理统计功底，擅长商业数据项目研发管理。熟悉R、SPSS、SAS、Python、 STATA等语言工具，和机器学习、深度学习等相关技术。启发式教学，个别化教学，课堂氛围轻松，知识点凝练，深受学生好评。

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Linux安装与配置、核心命令、网络配置、文件与文件夹操作、用户权限、进程与服务管理、网络相关命令、Tcudump流量监控，应用程序安装、Firewalld及IPTables防火墙配置、Shell脚本开发、Cron定时任务、字符串处理、Awk与Sed、Xampp环境配置、Nmon性能监控工具、Android移动端环境与命令、Windows命令对比、Shell实验场景：定时备份数据，站点可用性监控，性能指标监控，端口与进程监控，敏感文件监控，防火墙安全应急

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