Đề cương khóa học

Thống kê & Lập trình Xác suất trong Julia

Thống kê cơ bản

  • Thống kê
    • Thống kê tóm tắt với gói thống kê
  • Phân phối & Gói StatsBase
    • Univariate & multivariate (một biến và nhiều biến)
    • Moments (moment)
    • Hàm xác suất
    • Lấy mẫu và RNG (nguồn ngẫu nhiên)
    • Biểu đồ tần số
    • Ước lượng tối đa似然
    • Phân phối tích, cắt, và bị kiểm duyệt
    • Thống kê robust (bền vững)
    • Liên quan & phương sai

DataFrames

(Gói DataFrames)

  • Nhập/xuất dữ liệu
  • Tạo DataFrame
  • Loại dữ liệu, bao gồm loại danh mục và dữ liệu thiếu
  • Sắp xếp & kết hợp
  • Đổi hình dạng & xoay dữ liệu

Kiểm định giả thuyết

(Gói HypothesisTests)

  • Nguyên tắc tổng quan về kiểm định giả thuyết
  • Kiểm định Chi-Squared
  • z-test và t-test
  • F-test
  • Kiểm định Fisher chính xác
  • ANOVA
  • Các kiểm định về tính chuẩn
  • Kiểm định Kolmogorov-Smirnov
  • Hotelling's T-test

Hồi quy & phân tích sinh tồn

(Gói GLM & Survival)

  • Nguyên tắc tổng quan về hồi quy tuyến tính và gia đình mũ
  • Hồi quy tuyến tính
  • Mô hình hồi quy tổng quát
    • Hồi quy logistic
    • Hồi quy Poisson
    • Hồi quy Gamma
    • Các mô hình GLM khác
  • Phân tích sinh tồn
    • Sự kiện
    • Kaplan-Meier
    • Nelson-Aalen
    • Cox Proportional Hazard

Khoảng cách

(Gói Distances)

  • Khoảng cách là gì?
  • Euclidean
  • Cityblock
  • Cosine
  • Correlation
  • Mahalanobis
  • Hamming
  • MAD
  • RMS
  • Mean squared deviation (sai số bình phương trung bình)

Thống kê đa biến

(Gói MultivariateStats, Lasso, & Loess)

  • Hồi quy Ridge
  • Hồi quy Lasso
  • Loess
  • Phân tích phân biệt tuyến tính
  • Phân tích thành phần chính (PCA)
    • PCA tuyến tính
    • PCA nhân (Kernel PCA)
    • PCA xác suất
    • Phân tích thành phần độc lập (Independent CA)
  • Hồi quy thành phần chính (PCR)
  • Phân tích yếu tố
  • Phân tích tương quan chính tắc
  • Phân tích mở rộng đa chiều

Clustering

(Gói Clustering)

  • K-means
  • K-medoids
  • DBSCAN
  • Clustering phân cấp
  • Thuật toán Clustering Markov
  • Fuzzy C-means clustering

Thống kê Bayesian & Lập trình Xác suất

(Gói Turing)

  • Mô hình chuỗi Markov Carlo
  • Hamiltonian Monte Carlo
  • Gaussian Mixture Models
  • Hồi quy Bayesian tuyến tính
  • Hồi quy Bayesian cho gia đình mũ
  • Mạng neural Bayesian
  • Hidden Markov Models
  • Particle Filtering
  • Variational Inference

Yêu cầu

Khóa học này dành cho những người đã có kiến thức về khoa học dữ liệu và thống kê.

 21 Giờ

Số người tham gia


Giá cho mỗi học viên

Đánh giá (5)

Các khóa học sắp tới

Các danh mục liên quan