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Python语言导论
第69任务： 3.2类别预测模型的实现原理
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任务列表
第1任务： 1.0 为什么要学习python语言？
第2任务： 1.1 Python常用IDE简介
第3任务： 1.2 Anaconda的安装与配置
第4任务： 1.3 Jupyter Notebook的基本操作
第5任务： 2.1 python语言的基本语法规则
第6任务： 2.2 python语言的数据类型
第7任务： 2.3 分支结构与循环结构
第8任务： 2.4 自定义函数与错误处理.mp4
第9任务： 2.5 Python中的核心数据分析包介绍
第10任务： 正则1基本概念入门
第11任务： 正则2综合案例
第12任务： 正则3字符集合
第13任务： 正则4通配符
第14任务： 正则5元字符
第15任务： 正则6python中的正则函数
第16任务： 1.0本课有毒，慎入！
第17任务： 1.1统计学和生活的关系
第18任务： 1.2一些基本概念1
第19任务： 1.3一些基本概念2
第20任务： 1.4统计研究的基本步骤
第21任务： 2.1原始数据的频数观察
第22任务： 2.2集中趋势描述指标体系
第23任务： 2.3集中趋势案例的EXCEL分析
第24任务： 2.4离散趋势的案例观察
第25任务： 2.5离散趋势指标体系
第26任务： 2.6离散趋势案例的EXCEL解答
第27任务： 2.7连续变量描述的统计软件实现
第28任务： 3.1分类变量的描述指标体系
第29任务： 3.2相对数应用注意事项
第30任务： 3.3生活中的相对数误用
第31任务： 3.4分类变量描述的统计软件实现
第32任务： 4.1从频数分布到正态分布
第33任务： 4.2正态分布和标准正态分布.mp4
第34任务： 4.3正态分布的应用
第35任务： 4.4正态分布的EXCEL考察
第36任务： 5.1你就是那只山羊！
第37任务： 5.2二项分布的基本特征
第38任务： 5.3二项分布的具体应用
第39任务： 5.4那只山羊还没有走
第40任务： 5.5二项分布在生活中的误用案例
第41任务： 6.1抽样误差与标准误
第42任务： 6.2t分布
第43任务： 6.3点估计与区间估计
第44任务： 6.4可信区间的应用
第45任务： 6.5真实商业案例：洗衣粉国标之争
第46任务： 6.6参数估计的软件实现
第47任务： 7.1为什么要学习假设检验？
第48任务： 7.2假设检验的基本原理
第49任务： 7.3假设检验的标准步骤
第50任务： 7.4一类错误，二类错误与检验效能
第51任务： 7.5假设检验的注意事项
第52任务： 7.6单样本t检验的基本原理
第53任务： 7.7两样本t检验的基本原理
第54任务： 7.8卡方检验的基本原理
第55任务： 7.9常用假设检验方法的统计软件实现
第56任务： 7.10如何正确选择统计分析方法
第57任务： 1.1什么是统计模型
第58任务： 1.2变量的测量尺度
第59任务： 1.3统计模型的分类（上）
第60任务： 1.4统计模型的分类（下）
第61任务： 1.5损失函数与凸函数
第62任务： 1.6控制模型复杂度：正则化
第63任务： 1.7对统计模型的常见误解
第64任务： 2.1回归类模型概述
第65任务： 2.2回归类模型的方法框架
第66任务： 2.3回归类模型的SPSS实现
第67任务： 2.4线性回归模型入门
第68任务： 3.1类别预测模型概述
第69任务： 3.2类别预测模型的实现原理
第70任务： 3.3类别预测模型的方法框架
第71任务： 4.1聚类分析概述
第72任务： 4.2聚类模型的方法框架
第73任务： 4.3聚类分析的软件实现
第74任务： 4.4主成分分析入门
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