一、主要內(nèi)容

掌握各方法的基本思想、用途。

掌握各方法的使用條件和優(yōu)缺點

各方法中的主要概念

? ? ? ·多元變量：協(xié)方差矩陣、相關(guān)系數(shù)矩陣、多元正態(tài)分布形式

? ? ? ·回歸分析：最小二乘、Lasso、嶺回歸、損失函數(shù)、可決系數(shù)、均方誤差

·分類任務(wù)：線性投影、極大似然估計

? ? ?·其他任務(wù)：聚類及分類的區(qū)別、主因子、主成分、典型變量

熟悉各方法的實現(xiàn)過程，尤其是回歸分析、主成分分析及分類

二、矩陣的微商

三、統(tǒng)計模型優(yōu)化

?四、變量間的相似性

注：數(shù)據(jù)降維涉及到的主成成分分析以及因子分析為重點考點

?五、線性模型

六、PCA代碼實現(xiàn)

PCA代碼的實現(xiàn)是建立在主成成分分析之上的，涉及到數(shù)據(jù)的降維等。

七、線性判別分析模型

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的多元统计分析——复习与总结的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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