Course Outline

Statistics & Probabilistic Programming in Julia

기초 통계

  • Statistics
    • 통계 패키지를 사용하여 요약 Statistics
  • 분포 및 StatsBase 패키지
    • 일변량 및 다변량
    • 모멘트
    • 확률 함수
    • 샘플링 및 RNG
    • 히스토그램
    • 최대 우도 추정
    • 곱, 단절 및 검열된 분포
    • 강인한 통계
    • 상관 및 공분산

DataFrames

(DataFrames 패키지)

  • 데이터 I/O
  • 데이터 프레임 생성
  • 데이터 유형, 범주형 데이터 및 누락 데이터 포함
  • 정렬 및 조인
  • 데이터 재구성 및 피벗

가설 검정

(HypothesisTests 패키지)

  • 가설 검정의 기본 개요
  • 카이제곱 검정
  • z 검정 및 t 검정
  • F 검정
  • 피셔 정확 검정
  • ANOVA
  • 정규성 검정
  • 콜모고로프-스미르노프 검정
  • 호텔링의 T 검정

회귀 및 생존 분석

(GLM 및 Survival 패키지)

  • 선형 회귀 및 지수 가족의 기본 개요
  • 선형 회귀
  • 일반화 선형 모델
    • 로지스틱 회귀
    • 포아송 회귀
    • 감마 회귀
    • 기타 GLM 모델
  • 생존 분석
    • 사건
    • 카플란-마이어
    • 넬슨-에일렌
    • 콕스 비례 위험

거리

(Distances 패키지)

  • 거리는 무엇인가?
  • 유클리드
  • 시티블록
  • 코사인
  • 상관
  • 마할라노비스
  • 햄밍
  • MAD
  • RMS
  • 평균 제곱 편차

다변량 통계

(MultivariateStats, Lasso 및 Loess 패키지)

  • 릿지 회귀
  • 라쏘 회귀
  • 로에스
  • 선형 판별 분석
  • 주성분 분석 (PCA)
    • 선형 PCA
    • 커널 PCA
    • 확률적 PCA
    • 독립 CA
  • 주성분 회귀 (PCR)
  • 요인 분석
  • 정규 상관 분석
  • 다차원 척도

클러스터링

(Clustering 패키지)

  • K-평균
  • K-중심
  • DBSCAN
  • 계층적 클러스터링
  • 마르코프 클러스터 알고리즘
  • 퍼지 C-평균 클러스터링

베이즈 Statistics & Probabilistic Programming

(Turing 패키지)

  • 마르코프 체인 몬테카를로
  • 해밀턴 몬테카를로
  • 가우스 혼합 모델
  • 베이즈 선형 회귀
  • 베이즈 지수 가족 회귀
  • 베이즈 Neural Networks
  • 숨겨진 마르코프 모델
  • 입자 필터링
  • 변분 추론

Requirements

이 코스는 이미 데이터 과학과 통계학에 대한 배경 지식이 있는 사람들을 대상으로 합니다.

 21 Hours

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