Course Outline

Statistics & Julia의 확률론적 Programming

기본 통계

  • Statistics
    • 통계 패키지를 사용한 요약Statistics
  • 배포 및 StatsBase 패키지
    • 단변수 및 다변수
    • 순간
    • 확률 함수
    • 샘플링 및 RNG
    • 히스토그램
    • 최대 우도 추정
    • 제품, 중단 및 검열된 배포
    • 강력한 통계
    • 상관관계 및 공분산

데이터 프레임

(DataFrames 패키지)

  • 데이터 I/O
  • 데이터 프레임 생성
  • 범주형 데이터 및 누락된 데이터를 포함한 데이터 유형
  • 정렬 및 결합
  • 데이터 재구성 및 피벗팅

가설 검정

(HypothesisTests 패키지)

  • 가설 검정의 원리 개요
  • 카이제곱 검정
  • z-검정과 t-검정
  • F-검정
  • Fisher 정확 검정
  • 분산분석
  • 정규성 테스트
  • 콜모고로프-스미르노프 테스트
  • 호텔링의 T-검정

회귀 및 생존 분석

(GLM 및 생존 패키지)

  • 선형 회귀와 지수 패밀리의 원리 개요
  • 선형 회귀
  • 일반화 선형 모델
    • 로지스틱 회귀
    • 푸아송 회귀
    • 감마 회귀
    • 기타 GLM 모델
  • 생존 분석
    • 이벤트
    • 카플란-마이어
    • 넬슨-알렌
    • 콕스 비례 위험

거리

(거리 패키지)

  • 거리란 무엇인가?
  • 유클리드
  • 시티블록
  • 코사인
  • 상관관계
  • 마할라노비스
  • 해밍
  • 미친
  • RMS
  • 평균 제곱 편차

다변량 통계

(MultivariateStats, Lasso 및 Loess 패키지)

  • 릿지 회귀
  • 라쏘 회귀
  • 뢰스
  • 선형 판별 분석
  • 주성분 분석(PCA)
    • 선형 PCA
    • 커널 PCA
    • 확률적 PCA
    • 독립 CA
  • 주성분 회귀(PCR)
  • 요인 분석
  • 표준 상관 분석
  • 다차원 스케일링

클러스터링

(클러스터링 패키지)

  • K-평균
  • K-메도이드
  • 디비에스캔
  • 계층적 클러스터링
  • 마르코프 클러스터 알고리즘
  • 퍼지 C-평균 클러스터링

베이지안 Statistics 및 확률론적 Programming

(튜링 패키지)

  • 마르코프 체인 모델 카를로
  • 해밀토니안 몬텔 카를로
  • 가우스 혼합 모델
  • 베이지안 선형 회귀
  • 베이지안 지수 패밀리 회귀
  • 베이지안Neural Networks
  • 숨겨진 마르코프 모델
  • 파티클 필터링
  • 변분 추론

Requirements

이 과정은 이미 데이터 과학과 통계에 대한 배경 지식을 갖고 있는 사람들을 대상으로 합니다.

 21 Hours

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