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Python大数据数学基础
简介
分类
基础
课程标签：
Python
基础
查看课程
任务列表
第1任务: 1 绪论
第2任务: 2.1 引言
第3任务: 2.2 函数与极限
第4任务: 2.3 导数与微分
第5任务: 2.4 微分中值定理与导数的应用
第6任务: 2.5 不定积分与定积分
第7任务: 3.1.1.1 集中趋势度量
第8任务: 3.1.1.2 集中趋势度量代码讲解
第9任务: 3.1.2.1 离散趋势度量及偏度与峰度度量
第10任务: 3.1.2.2 离散趋势度量及偏度与峰度度量代码讲解
第11任务: 3.2.1 随机事件及其概率
第12任务: 3.2.2 随机变量与概率分布
第13任务: 3.2.3 随机变量的数字特征
第14任务: 3.2.4 随机变量与概率分布及随机变量的数字特征代码讲解
第15任务: 3.3 参数估计与假设检验以及章节小结
第16任务: 4.1.1 行列式
第17任务: 4.1.2 行列式代码讲解
第18任务: 4.2.1 矩阵及其运算
第19任务: 4.2.2 矩阵及其运算代码讲解
第20任务: 4.3.1 矩阵的特征分解与奇异值分解
第21任务: 4.3.2 矩阵的特征分解与奇异值分解代码讲解
第22任务: 5.1 数值计算的基本概念
第23任务: 5.2 插值方法
第24任务: 5.3 函数逼近与拟合
第25任务: 5.4 非线性方程（组）求根及小结
第26任务: 6.1.1 一元线性回归
第27任务: 6.1.2 多元线性回归
第28任务: 6.1.3 Logistic回归
第29任务: 6.1.4 回归分析代码讲解
第30任务: 6.2.1 判别分析
第31任务: 6.2.2 判别分析代码讲解
第32任务: 6.3.1 聚类分析
第33任务: 6.3.2 聚类分析代码讲解
第34任务: 6.4主成分分析
第35任务: 6.5 因子分析
第36任务: 6.6 典型相关分析及小结
第37任务: 6.7 本章小结
第38任务: 课程配套数据、代码及PPT
学
习
中
心
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张老师
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