梯子的使用检验管理责任制.doc下载

weixin_39821620 2022-02-14 13:54:12

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梯子的使用检验管理责任制—【安全资料】..doc

本课程为基于Python的数据分析和统计建模高级课程，针对多元线性回归模型的各种参数和统计量，通过Python代码手工复现，在代码复现的过程中结合数学公式和原理进行深入解读。这些统计量包括：回归系数参数估计、决定系数R方及调整后R方、F统计量以及F检验、对数似然、AIC、BIC、回归系数标准差和显著性t检验、回归系数置信区间、峰度与偏度、Jarque-Bera检验、Omnibus检验、Durbin-Watson检验、条件数、方差膨胀系数以及补充知识。

本视频教学课程主要讲解经验误差与过拟合问题，学习器的评估方法(留出法，交叉验证法，自助法，调参与终模型)，性能度量（错误率与精度，查准率和查全率，ROC与AUV，代价敏感错误率与代价曲线），比较检验（假设检验，交叉t检验，其他检验），偏差与反差等知识点。

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