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【视频教程】人工智能之统计学根底

2019-04-17 07:50:02 来历:www.anyuan2002.com 【

【视频教程】人工智能之统计学根底
课程介绍:
1.1.1数理统计学的根本知识.mp4
2.2.2.1参数估量的办法.mp4
3.3.2.2估量的优良性规范
4.4.2.3相信区间
5.5.2.4散布函数与密度函数的估量
6.6.3.1假设查验问题的提出
7.7.3.2-3.4似然比查验
8.8.3.5-3.6p值及拟合优度查验
9.9.3.7非参查验
10.11.1抽样调查的含义与根本效果
11.12.2.1 2.2整体与样本 抽样办法简介
12.13.2.3差错与精度的表明办法
13.14.3简略随机抽样
14.15.4实验规划
15.17.1序言
16.18.2.1 2.2多元正态散布的界说与性质
17.19.2.3 2.4条件散布及参数估量
18.20.3.1.1正态变量的二次型
19.21.3.1.2威沙特散布
20.22.3.1.3 3.1.4霍特林散布和维尔克斯散布
21.23.3.2单整体均值向量的查验及相信域
22.24.3.3多整体均值向量的查验
23.25.3.4协方差阵的查验
24.26.3.5 3.6独立性及正态性查验
25.27.4.1间隔判别
26.28.4.2贝叶斯及广义平方间隔
27.29.4.3 4.4Fisher判别法及判别效果的查验
28.30.5.1 5.2 聚类剖析的办法及间隔与类似系数
29.31.5.3体系聚类法
30.32.5.4体系聚类法的性质
31.33.6.1整体的主成分
32.34.6.2样本的主成分
33.35.6.3主成分剖析的使用
34.36.7.1 7.2引言及正交因子模型
35.37.7.3参数估量办法
36.38.7.4方差最大的正交旋转
37.39.7.5因子得分
38.41.1.1树立简略线性模型
39.42.1.4 1.5最小二乘性质及方差剖析
40.43.1.1树立简略线性模型
41.44.1.1树立简略线性模型
42.45.1.6-1.8测定系数相信区间及残差
43.46.2.1 2.2多元回归的矩阵表明
44.47.2.3 2.4 2.5多元方差剖析及附加变量图
45.48.3下结论
46.49.4.1残差
47.50.4.2异常值
48.51.4.3事例的影响
49.52.5.1 5.2散点图及非常数方差
50.53.5.3 5.4非线性及呼应变量改换
51.54.5.5 5.6自变量改换及正态性查验
52.55.6.1-6.3多项式回归及虚拟变量
53.56.6.4比较回归直线
54.57.6.5 6.6标准不变性
55.58.7.1-7.3共线性
56.59.7.4-7.6变量挑选
57.60.7.7逐步回归
58.61.7.8变量挑选的原则
59.62.7.9-7.11一切或许的回归及LASSO和LARS
60.63.8.1稳健估量
61.64.8.2有偏估量
62.65.8.3偏最小二乘回归
63.66.9线性回归的推行
64.68.图论与网络模型(上)
65.69.图论与网络模型(下)
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