本节课程介绍对金融学有用的一些数学工具，如：逼近法（回归、插值）、凸优化、积分、符号计算，但不介绍其具体的理论方法，本次课程主要聚焦在如何在 Python 中使用这些工具。
通过学习本节内容，希望读者掌握：
1
2
作为基函数的单项式
3
4
5
6
7
8
9
未完待续：课程内容较多，请复制链接通过电脑学习，获得最佳学习效果。 http://datacademy.io/lesson/150
更多课程和文章尽在微信号：「datartisan数据工匠」
课程简介 本节课程介绍对金融学有用的一些数学工具，如：逼近法（回归、插值）、凸优化、积分、符号计算，但不介绍其具体...
Dataframe 的合并丨数析学院 课程简介：本节课程将介绍几种常见的 Dataframe 合并方法，包括： 合...
课程简介：本节是为 Python 初学者准备的基础课程，具体内容包括：1、基本数据结构：列表及其基本操作2、函数3...
Python 金融数据分析：数据类型和结构（一）丨数析学院 课程简介 本节为 Python 金融数据分析基础课程，...
Python 基础：输入输出操作（二）丨数析学院 课程简介 本节为 Python 金融数据分析基础课程，将重点介绍...
在数据分析中，特征选择往往是我们面临的首要难题，本节将向大家介绍 Scikit-Learn 提供的特征工程相关工具...
本节将向大家介绍 Pandas 库中一些常见的对象及其处理方式。为了演示相关内容，首先需要导入 Numpy 库与 ...
高斯混合模型（Gaussian mixture model，GMM）是常见的一种概率模型类统计学习方法，它通过样本...
按专业描绘美国学士学位女性占比变动丨数析学院 课程简介 用到的Python库 如果你的电脑上没有 Python，可...
Dataframe 中数据的选择丨数析学院 1、分组汇总后随机样本的选择 未完待续：课程内容较多，请复制链接通过电...
本文标题：数学工具（一）丨数析学院
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/jnnruxtx.html
网友评论