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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