玩转统计模型（2024版）
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学习各种统计模型及sklearn和statsmodels实现
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张文彤
张文彤博士，数据分析专家，在数据分析/挖掘，市场研究等领域深耕多年，出版多本软件教材、数据分析与挖掘专著，20+年数据分析/统计软件培训经验
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课程目录
仅看课时
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课程群
第1章 统计模型课程概述
全集试看
1.1课程内容介绍
视频课
13分45秒
2
全集试看
1.2statsmodels基本操作入门
视频课
7分26秒
3
全集试看
1.3使用sklearn的样本数据集
视频课
10分56秒
4
全集试看
1.4sklearn基本操作入门
视频课
18分59秒
第2章 方差分析模型
5
部分试看
2.1一般线性模型概述
视频课
15分19秒
6
2.2简单一般线性模型的拟合
视频课
16分28秒
7
2.3均数两两比较方法的选择
视频课
18分
8
2.4均数两两比较的实现
视频课
10分53秒
9
2.5多因素方差分析模型的框架
视频课
22分27秒
10
2.6多因素方差分析的实现
视频课
12分2秒
11
2.7模型框架下的自定义检验
视频课
18分59秒
第3章 线性回归模型
12
3.1回归模型概述
视频课
15分45秒
13
3.2回归模型的适用条件
视频课
15分24秒
14
3.3回归模型的标准建模步骤
视频课
23分23秒
15
3.4线性回归模型的statsmodels实现
视频课
17分11秒
16
3.5残差分析
视频课
7分49秒
17
3.6回归模型的多变量筛选方法
视频课
19分10秒
18
3.7多变量筛选的具体操作
视频课
8分4秒
19
3.8最小角回归
视频课
13分26秒
20
3.9线性回归的sklearn实现
视频课
5分54秒
第4章 线性回归的衍生模型
21
4.1曲线直线化
视频课
9分34秒
22
4.2多项式回归
视频课
8分26秒
23
4.3强影响点的识别与处理
视频课
15分11秒
24
4.4稳健回归
视频课
10分52秒
25
4.5共线性的识别与处理
视频课
17分34秒
26
4.6岭回归
视频课
22分
27
4.7LASSO回归与弹性网络
视频课
14分29秒
28
4.8方差不齐的处理
视频课
11分23秒
29
4.9加权最小二乘法
视频课
9分54秒
30
4.10残差非独立的识别
视频课
7分41秒
31
4.11自回归模型
视频课
9分19秒
第5章 logitsic回归
32
5.1logistic回归模型的基本概念
视频课
17分41秒
33
5.2logistic回归模型的适用条件
视频课
12分18秒
34
5.3两分类logiistic回归的实现
视频课
12分14秒
35
5.4模型中的检验方法
视频课
12分52秒
36
5.5哑变量的使用（上）
视频课
13分49秒
37
5.6哑变量的使用（下）
视频课
10分17秒
38
5.7多分类因变量的logistic回归模型
视频课
16分47秒
39
5.8logistic回归的sklearn实现
视频课
12分48秒
第6章 决策树模型
40
6.1树模型的基本概念
视频课
14分59秒
41
6.2树模型的信息量计算
视频课
9分16秒
42
6.3树模型的各种算法
视频课
15分39秒
43
6.4树模型的实现
视频课
11分29秒
44
6.5随机森林
视频课
15分21秒
45
6.6Adaboost方法
视频课
12分
第7章 神经网络
46
7.1神经网络的基本原理
视频课
16分38秒
47
7.2神经网络的算法实质
视频课
11分26秒
48
7.3神经网络的sklearn实现
视频课
11分40秒
49
7.4RBFN、RNN、LSTM与与CNN网络
视频课
13分56秒
50
7.5SOM与RBM网络
视频课
7分16秒
51
7.6神经网络的超参数调整
视频课
19分13秒
第8章 支持向量机
52
8.1SVM的基本原理
视频课
14分35秒
53
8.2SVM的核函数设定
视频课
17分53秒
54
8.3SVM分类的操作
视频课
9分19秒
55
8.4SVM回归
视频课
8分57秒
56
8.5异常值检测的基本理论
视频课
11分47秒
57
8.6新奇值发现
视频课
8分55秒
58
8.7模型参数的优化
视频课
11分55秒
第9章 主成分分析与因子分析
59
9.1主成分分析的基本原理
视频课
17分32秒
60
9.2主成分分析的statsmodels实现
视频课
14分36秒
61
9.3主成分分析的sklearn实现
视频课
10分44秒
62
9.4因子分析的基本原理
视频课
23分6秒
63
9.5因子分析的statsmodels实现
视频课
11分44秒
64
9.6因子旋转
视频课
12分2秒
第10章 聚类分析
65
10.1聚类分析概述
视频课
15分24秒
66
10.2聚类分析的方法分类
视频课
10分2秒
67
10.3聚类分析的注意事项
视频课
10分11秒
68
10.4K均值聚类
视频课
14分4秒
69
10.5均值偏移聚类
视频课
9分13秒
70
10.6层次聚类
视频课
12分55秒
71
10.7BIRCH聚类
视频课
16分6秒
72
10.8DBSCAN聚类
视频课
14分26秒
73
10.9聚类结果的验证
视频课
7分18秒
第11章 最近邻分析
74
11.1KNN的基本原理
视频课
13分53秒
75
11.2KNN分类的操作
视频课
6分31秒
76
11.3KNN回归与无监督KNN
视频课
6分48秒
第12章 生存分析
77
12.1生存分析概述
视频课
15分43秒
78
12.2生存曲线绘制
视频课
17分55秒
79
12.3生存曲线比较
视频课
12分17秒
80
12.4风险函数与风险比
视频课
9分32秒
81
12.5cox模型的基本概念
视频课
13分13秒
82
12.6COX比例风险模型的实现
视频课
11分20秒
83
12.7生存分析中的分层变量
视频课
12分44秒
第13章 关联分析
84
13.1关联分析的基本概念
视频课
8分29秒
85
13.2关联分析的数据格式与结果格式
视频课
14分59秒
86
13.3Apriori算法的原理与实现
视频课
16分
87
13.4Apriori算法分析实例
视频课
8分31秒
88
13.5FP-growth算法
视频课
12分19秒
89
13.6参数调整与具体应用
视频课
6分14秒
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