预测分析
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数慧兰  毕业于国内顶尖 985 高校计算机科学与技术专业,持有本科及硕士学位。目前担任中国科学院信息工程研究所工程师,专注于网络空间安全领域,具有深厚的网络流量处理与分析能力。技术方面,讲师精通多种编程语言如 PYTHON、JAVA、GO,并熟练运用多种数据库框架,包括 MYSQL、PGSQL、MongoDB 进行数据挖掘与分析。曾参与多个具有影响力的大数据项目,如中关村国家重点实验室的网络流量大数据分析项目,以及信息工程大学的网络仿真与行为分析。此外,讲师在国际会议上发表多篇高水平论文,并拥有多项发明专利与国防专利,成就卓著
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课程介绍

"介绍预测分析的定义、特点、作用和分类 介绍预测分析的基本流程和步骤 介绍预测分析的常见问题和挑战 介绍预测分析的重要性和价值" "介绍数据建模的定义、特点、分类和作用 介绍数据建模的基本流程和步骤 介绍数据建模的常见问题和挑战 介绍数据建模的重要性和价值" "介绍回归分析的概念、目的、原理和类型 介绍回归分析的常用方法,如线性回归、多项式回归、决策树回归、支持向量机回归、神经网络回归、集成学习回归等 介绍回归分析的注意事项和技巧,如回归方程的建立、回归系数的估计、回归模型的检验、回归诊断等 介绍回归分析的案例和实践,如使用 Python 进行回归分析" "介绍分类分析的概念、目的、原理和类型 介绍分类分析的常用方法,如 K 近邻、决策树、神经网络、支持向量机、随机森林、贝叶斯分类器等 介绍分类分析的注意事项和技巧,如分类变量的处理、分类准则的选择、分类模型的评估、分类结果的解释等 介绍分类分析的案例和实践,如使用 Python 进行分类分析" "介绍聚类分析的概念、目的、原理和类型 介绍聚类分析的常用方法,如 Kmeans、层次聚类、密度聚类、谱聚类等 介绍聚类分析的注意事项和技巧,如数据的预处理、聚类数的确定、聚类效果的评价、聚类结果的分析等 介绍聚类分析的案例和实践,如使用 Python 进行聚类分析" "介绍降维分析的概念、目的、原理和类型 介绍降维分析的常用方法,如 PCA、SVD 等 介绍降维分析的注意事项和技巧,如数据的标准化、降维维数的选择、降维后的解释、降维与可视化的结合等 介绍降维分析的案例和实践,如使用 Python 进行降维分析" "介绍数据建模的分析和评估的概念、目的、方法和工具 介绍数据建模的分析和评估的常用操作,如模型的选择、验证、优化、比较等 介绍数据建模的分析和评估的注意事项和技巧,如模型的假设、偏差、方差、过拟合、欠拟合、泛化能力等 介绍数据建模的分析和评估的案例和实践,如使用 Python 进行数据建模的分析和评估" "介绍预测分析的优化和验证的概念、目的、方法和工具 介绍预测分析的优化和验证的常用操作,如迭代优化、结果合理性、置信区间等 介绍预测分析的优化和验证的注意事项和技巧,如优化的标准、方法、结果、验证的原则、方法、效果等 介绍预测分析的优化和验证的案例和实践,如使用 Python 和 R 进行预测分析的优化和验证"

课程目录

01. 预测分析概述 02. 数据建模 03. 回归分析 04. 分类分析 05. 聚类分析 06. 降维分析 07. 数据建模的分析和评估 08. 预测分析的优化和验证
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讲师

数慧兰

毕业于国内顶尖 985 高校计算机科学与技术专业,持有本科及硕士学位。目前担任中国科学院信息工程研究所工程师,专注于网络空间安全领域,具有深厚的网络流量处理与分析能力。技术方面,讲师精通多种编程语言如 PYTHON、JAVA、GO,并熟练运用多种数据库框架,包括 MYSQL、PGSQL、MongoDB 进行数据挖掘与分析。曾参与多个具有影响力的大数据项目,如中关村国家重点实验室的网络流量大数据分析项目,以及信息工程大学的网络仿真与行为分析。此外,讲师在国际会议上发表多篇高水平论文,并拥有多项发明专利与国防专利,成就卓著

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