 班級規模及環境--熱線:4008699035 手機:15921673576( 微信同號) |
| 每個班級的人數限3到5人，互動授課， 保障效果，小班授課。 |
| 上間和地點 |
上部份地點：【上?！客瑵髮W(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站)【深圳分部】：電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學成教院【北京分部】：北京中山學院/福鑫大樓【南京分部】：金港大廈(和燕路)【武漢分部】：佳源大廈（高新二路）【成都分部】：領館區1號（中和大道）【沈陽分部】：沈陽理工大學/六宅臻品【鄭州分部】：鄭州大學/錦華大廈【石家莊分部】：河北科技大學/瑞景大廈
最近開間(周末班/連續班/晚班）：2019年1月26日 |
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| 質量保障 |
1、培訓過程中，如有部分內容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓班中重聽；
2、課程完成后,授課老師留給學員手機和Email,保障培訓效果,免費提供半年的技術支持。
3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會?！詈细駥W員免費頒發相關工程師等資格證書，提升職業資質。專注高端技術培訓15年，端海學員的能力得到大家的認同，受到用人單位的廣泛贊譽，端海的證書受到廣泛認可。 |
部份程大綱 |
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01. 線性代數的實踐
1.1 創建矩陣
1.2 矩陣的基本運算
1.3 解多元一次方程
1.4 判斷正定矩陣
1.5 求解協方差矩陣
1.6 求相關系數矩陣
1.7 線性規劃選址
02. 統計分析：回歸模型探討
2.1 線性回歸擬合
2.2 廣義線性回歸擬合
2.3 Logit回歸擬合
2.4 Robust回歸擬合
2.5 分位數回歸
2.6 嶺回歸
03. 假設檢驗
3.1 T檢驗
3.2 單因素方差分析再探討
3.3 重復抽樣的單因素方差分析
3.4 多因素方差分析
3.5 單因素卡方檢驗
3.6 雙因素卡方檢驗
04. 預測算法：回歸模型的機器學習應用
4.1 機器學習數據概覽
4.2 廣義線性回歸模型的機器學習應用
4.3 嶺回歸的機器學習應用
4.4 Logistic回歸的機器學習應用
05. 分類算法：判別分析與聚類
5.1 決策樹分類器
5.2 kmeans聚類算法
5.3 kmeans聚類可視化
5.4 譜聚類
5.5 譜聚類可視化
5.6 主成分分析
5.7 判別分析
0.6 時間序列分析
6.1 自相關活偏相關系數的平穩性檢驗
6.2 ACF和PACF可視化展示
6.3 單位根檢驗
6.4 平穩時間序列分析
6.5 繪圖判斷殘差正態性
6.6 平穩時間序列模型預測
6.7 非平穩時間序列處理
6.8 VAR模型
07. 繪圖工具深入學習
7.1 Matplotlib基本設置
7.2 修改參數，移動坐標軸
7.3 添加文字注釋
7.4 基本圖形的繪制
7.5 3D圖像繪制
7.6 Chart繪圖
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