庆祝本人即将继续学生生涯,攻读硕士研究生!终于感到了一丝的轻松,呵呵!

yang_better 2003-08-21 09:13:56
自从去年的暑假开始,一直到现在--2003年8月21日,我的考研之路终于圆满的结束了。在今天下午办好几乎所有的繁杂的手续之后,整个人终于有了一丝轻松的感觉,这种感觉真的很不错,很好!毕竟,自己半年来的努力终于有了一个比较完满的结果,心里很高兴,也很兴奋。至于考研之路的辛酸,在此不想多提了。只是想借这个机会庆祝一下,散分给大家!也希望大家工作顺利,学习进步,爱情得意!
总之,天道酬勤,我曾经努力过,彷徨过,迷茫过,现在终于成功了,感谢一切曾经给与我帮助的朋友们,谢谢他们,祝他们幸福!
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hsengactive 2003-08-24
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恭喜
哼哼 2003-08-24
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同喜,同喜。偶今年也要上了,不过却只感觉未来的压力会更大。
呵呵,可能是我现在工作待遇很不错的原因吧(尽管我不太喜欢
现在的工作)。
panqi 2003-08-22
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不管怎么说,都要祝贺你!
wolfwh 2003-08-22
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读了你更加郁闷,骗你不是人!
sky51fly 2003-08-22
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祝贺!
bisrs 2003-08-22
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祝贺祝贺
接分快乐
我也想考,但没有你那摸幸运呀!!

你真的有很好的运气!!
wl2zw 2003-08-22
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恭喜ing,我以后也想考研究生,也许是因为想弥补高中的遗憾把,学生情节还很重哦。也许是为自己的将来有个更宽广的路而想考研把,呵,可是现在只有一个目标,就是挣钱!
飘渺_小羊 2003-08-22
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恭喜呀
nairc 2003-08-22
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从一个茄子地到另外一个茄子地。
changweixu 2003-08-22
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楼主是工作中考的研究生吧!我今年毕业,接着上研究生,怎么没有一点喜悦感??学不到东西呢!
twtgd 2003-08-22
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恭喜
lvltt 2003-08-22
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恭喜你
bushhelen 2003-08-22
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去死
answermyquestion 2003-08-22
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楼主恭喜你,你太厉害了,向你学习
llhy 2003-08-22
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恭喜,再接再厉!!!
qinwangwei 2003-08-22
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恭喜
ERRR 2003-08-22
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恭喜
Leomonkey 2003-08-22
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恭喜

贺喜
cainiao000 2003-08-22
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祝贺!
lemonade2 2003-08-22
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一. 课程介绍本课程结合Python进行统计与数据分析的原理讲解与实战,涵盖了大部分统计&数据分析模型,特别是当前比较主流的算法:参数估计、假设检验、线性回归、广义线性回归、Lasso、岭回归、广义可加模型、回归样条等;机器学习经常用到的主成分分析、因子分析、典型相关分析、聚类分析等;各种非参数统计模型,包括非参数统计推断、尺度推断、位置推断、非参数核密度估计、非参数回归等。本课程主要针对有一定Python编程基础、即将毕业参加工作的的大三大四学生,或者已经参加工作需要提升自己数据分析能力以及转行从事IT行业尤其是数据&大数据分析工作的初入职场者,或者正在攻读硕博士学位需要学习和掌握量化研究方法的研究生。本课程对于即将从事机器学习、深度学习&人工智能相关工作的程序员也有很大帮助,有利于打好坚实的理论基础。二. 课程目录第0章 课程导学第1章 数据描述性分析1.1 描述统计量1.2 数据的分布1.3 概率分布函数的图形1.4 直方图、经验分布函数与QQ图1.5 多元数据的数据特征与相关性分析1.6 多元数据的基本图形表示第2章 参数估计2.1 点估计2.2 区间估计第3章 假设检验3.1 基本原理3.2 参数检验第4章 回归分析4.1 回归分析的概念与一元线性回归4.2 多元线性回归及统计量解析4.3 逐步回归与模型选择4.4 回归诊断4.5 广义线性回归4.6 非线性回归第5章 方差分析5.1 单因素方差分析5.2 双因素方差分析第6章 判别分析与聚类分析6.1 判别分析6.2 聚类分析第7章 主成分分析、因子分析与典型相关分析7.1 主成分分析7.2 因子分析7.3 典型相关分析第8章 非参数统计8.1 经验分布和分布探索8.2 单样本非参数统计推断8.3 两独立样本的位置与尺度判断8.4 多组数据位置推断8.5 分类数据的关联分析8.6 秩相关与分位数回归8.7 非参数密度估计8.8 一元非参数回归三. 讲师简介主讲人李进华博士,本、硕、博皆就读于武汉大学信息管理学院,2005年获博士学位进入211高校任教,2012年受聘为教授。从事信息管理与数据分析方面的教学、科研与系统开发工作20余年,具备深厚理论修养和丰富实战经验。是中国最早从事Java开发的程序员和Oracle数据库的DBA之一。曾带领团队开发《葛洲坝集团三峡工程指挥中心三期工程施工管理系统》、《湖北省财政厅国有企事业单位资产管理系统》等大型MIS。

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