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Python大数据数学基础
第36任务： 6.6 典型相关分析及小结
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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
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张老师
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