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判别分析--线性判别分析（LDA）
(2)
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数据预处理--数据变换（标准化、离散化、分层）、数据归约（AIC准则）
(1)
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分类分析--选择预测效果最好的解
(1)
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Softmax
(1)
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Mini-batch 梯度下降（Mini-batch gradient descent）
(2)
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数据预处理--噪声数据处理、数据不一致处理、数据合并
(1)
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分类分析--条件推断树、决策树、随机森林、SVM
(1)
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R语言--高级数据管理（数值和字符处理函数）
(1)
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C5.0算法
(2)
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数据抽样与R实现、获取网页数据
(1)
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分类分析--数据准备
(1)
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R语言--软件安装基础
(1)
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高级编程--面向对象的编程（泛型函数）
(1)
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数据建模，创建不同表之间的关系
(1)
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分类分析--支持向量机SVM（调和参数）
(1)
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R语言--读取文件（数据输入）
(1)
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高级编程--编写有效的代码（有效的数据输入、矢量化、并行化）
(1)
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数据处理和Excel中的power query
(1)
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分类分析--决策树（经典决策树、条件推断树）
(1)
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R语言--绘图（条形图、饼图、扇形图、直方图、核密度图、箱线图）
(1)
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高级编程--索引
(1)
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数据增强（Data augmentation）
(1)
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关联分析--概述（项集、关联规则、支持度、置信度、提升度）
(1)
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R语言--数据处理案例（标准化、合并、排序等）
(1)
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高级编程--数据类型（泛型向量或列表）
(1)
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数据可视化（直方图、累积分布图、箱线图、点阵图）
(1)
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关联分析--R实现案例
(1)
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R语言--控制流和自定义函数（if、else、while、switch）
(1)
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高级编程--数据类型（原子向量）
(1)
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探索性数据分析EDA（典型值、异常值、缺失值、分组变量、连续变量）
(1)
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六：分组函数和分组查询(GROUP BY)
(1)
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R语言--基本数据管理（变量、缺失值、日期值、数据类型转换、数据框）
(1)
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高级编程--控制结构（for循环、if()和else、ifelse()）
(1)
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指数预测模型
(1)
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八：子查询（where、having）
(1)
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R语言--图形基本使用3
(1)
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高级编程--创建函数（函数语法、对象范围、环境）
(1)
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指数加权平均数（Exponentially weighted averages）
(1)
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使用spaklyr操作数据
(1)
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R语言--图形基本使用2
(1)
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随机初始化（Random+Initialization）
(1)
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归一化输入（Normalizing inputs）
(1)
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使用lattice进行数据可视化-- 面板函数
(1)
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R语言--图形基本使用1
(1)
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重抽样方法（验证集方法、留一交叉验证法LOOCV、K折交叉验证法）
(1)
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归一化网络的激活函数（Normalizing activations in a network）
(1)
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使用lattice进行数据可视化-- 调节变量
(1)
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R语言--六种数据类型
(1)
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逻辑回归（Logistic）及案例分析、线性判别分析（LDA）、二次判别分析（QDA）
(1)
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广义线性模型和 glm()函数介绍
(1)
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使用lattice进行数据可视化-- 自定义图形条带
(1)
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readr包进行数据导入(解析向量、解析文件、写入文件)
(1)
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逻辑回归(Logistic Regression)和梯度下降（Gradient Descent）
(1)
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层次聚类分析
(1)
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使用lattice进行数据可视化-- 图形参数
(1)
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R--聚类
(1)
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迁移学习、多任务学习、端到端的深度学习
(1)
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处理缺失值--探索缺失值模式（列表显示、图形探究、用相关性探究）
(1)
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使用lattice进行数据可视化-- 分组变量？
(1)
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R--常见错误
(1)
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谱系图
(1)
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处理缺失值--实例分析（行删除）
(1)
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使用ggplot2进行高级绘图--用几何函数指定图的类型
(1)
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powerbi介绍
(1)
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袋装法、随机森林、提升法（回归）
(1)
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处理缺失值--多重插补及其他方法
(1)
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使用ggplot2进行高级绘图--刻面
(1)
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Power view可视化（钻取、表、矩阵、饼图、环形图、树状图、组合图、散点图、漏斗图、瀑布图）
(1)
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获取数据（.xlsx格式，web网站，.csv格式，.txt格式，文件夹，MySQL数据库）
(1)
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处理缺失值--处理步骤、识别缺失值
(1)
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使用ggplot2进行高级绘图--分组、添加光滑曲线
(1)
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Power BI DAX
(1)
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自助法--boot 包
(1)
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基本统计分析（基本统计方法、频数表、列联表、独立性检验、相关性计算）
(1)
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使用ggplot2进行高级绘图--介绍（小案例）
(1)
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PageRank算法
(1)
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聚类分析介绍
(1)
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因子分析
(1)
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使用ggplot2进行数据可视化--案例
(1)
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Padding、卷积步长（Strided convolutions）
(1)
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聚类分析(避免不存在的类)
(1)
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回归分析2（异常值处理、全子集回归、交叉验证）
(1)
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交并比、非极大值抑制
(1)
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naiveBayes（朴素贝叶斯）算法及案例分析
(1)
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经典网络（LeNet-5、AlexNet 、 VGGNet）
(1)
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回归分析1（回归分析、回归诊断、模型综合验证）
(1)
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五：常见函数及练习（字符函数、数学函数、日期函数、流程控制函数）
(1)
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lubridate包日期时间处理（日期、时间、日期时间、设置和获取时间、时期、阶段、区间）
(1)
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简单线性回归、多元线性回归、交互项、预测变量的非线性变换、定性预测变量
(1)
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四：排序查询（order by）
(1)
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二：（2）图形化界面方式
(1)
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lmPerm 包 置换检验（简单回归和多项式回归检验、单因素方差分析和协方差分析、双因素方差分析）
(1)
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目标定位（Object localization）
(1)
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向量化、Python 中的广播、python _ numpy 向量的说明
(1)
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二：（1）命令行方式
(1)
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kNN算法及案例分析
(1)
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特征点检测、目标检测
(1)
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向量（逻辑型、数值型、字符型、因子型、列表、日期和日期时间、tibble）
(1)
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九：分页查询（LIMIT）
(1)
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k-means聚类算法及案例分析（如何确定聚类数：轮廓系数、中心划分法(PAM)）
(1)
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激活函数（Activation functions）--（sigmoid、tanh、ReLu）
(1)
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参数 VS 超参数（Parameters vs Hyperparameters）
(1)
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主成分回归（PCR）和最小二乘回归（PLS）
(1)
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Java循环结构1031
(1)
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滑动窗口的卷积实现、Bounding Box 预测
(1)
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卷积运算
(1)
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主成分分析（PCA）及案例分析
(1)
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forcats处理因子（创建因子、修改因子水平）
(1)
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深度学习--引言
(1)
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卷积神经网络示例（ 卷积层、池化层、全连接层）
(1)
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主成分分析
(1)
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EM算法、存在噪声的EM算法
(1)
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浅层神经网络
(1)
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单层卷积网络和简单卷积网络示例
(1)
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中级绘图--马赛克图
(1)
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dplyr包进行数据转换
(1)
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泊松回归
(1)
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十一：DDL语言（用于对数据库和表的管理和操作）
(1)
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中级绘图--相关图
(1)
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dplyr包处理关系数据（键、内连接、外连接、筛选连接、集合操作）
(1)
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残差网络(ResNets)
(1)
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十：联合查询（union）
(1)
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中级绘图--散点图(散点图矩阵、高密度散点图、（旋转）三维散点图、气泡图)
(1)
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coin包置换检验（独立样本t检验、单因素精确检验、Wilcoxon秩和检验、K样本置换检验）
(1)
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正则化（Regularization）--(dropout、数据扩增、early stopping)
(1)
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动量梯度下降法、RMSprop、Adam 优化算法
(1)
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中级绘图--折线图
(1)
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CART算法及案例分析
(1)
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模型子集选择方法（最优子集选择、向前逐步选择、向后逐步选择、验证集方法、交叉验证法）
(1)
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功效分析（pwr包）
(1)
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三：条件查询（关系、逻辑表达式、模糊查询）
(1)
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CART算法
(1)
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查看变量详情（分布指标（偏度和峰度）、稀疏性、缺失形、相关性）
(1)
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判别分析--费希尔判别、贝叶斯判别、距离判别
(1)
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七：连接查询（内连接、外连接）
(1)
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C4.5算法
(1)
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时间序列
(1)
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判别分析--朴素贝叶斯分类器（NBC）
(1)
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一：基础查询语句练习
(1)
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Apriori算法
(1)
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时序的平滑化和季节性分解
(1)
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判别分析--R中的实现、核心函数
(1)
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YOLO 算法
(1)
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Anchor Boxes
(1)
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方差分析2（双因素方差分析、多元方差分析、可视化）
(1)
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判别分析--KNN、有权重的K最邻近算法
(1)
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tibble包实现简单数据框（tibble、data.frame）
(1)
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Adaboost算法
(1)
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方差分析1（单因素方差分析、协方差分析、评估验证）
(1)
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划分聚类分析（K 均值聚类、围绕中心点的划分 PAM）
(1)
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SVM算法及案例分析（SVM分类、SVM回归）
(1)
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1×1 卷积和Inception 网络
(1)
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数据预处理--缺失值判断和处理（删除法、插补法（均值插补、热平台插补））
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分类分析--随机森林（基于传统决策树、基于条件推断树）
(1)
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stringr包处理字符串(字符串长度、组合、取子集、正则表达式模式匹配)
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（边缘检测）
(1)
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数据预处理--数据集成
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分类分析--逻辑回归（二分类）
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Spark机器学习库
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