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機(jī)器學(xué)習(xí)中的統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)

北極小琪 算法工程師
難度初級(jí)
時(shí)長(zhǎng) 1小時(shí)15分
學(xué)習(xí)人數(shù)
綜合評(píng)分9.17
21人評(píng)價(jià) 查看評(píng)價(jià)
8.8 內(nèi)容實(shí)用
9.5 簡(jiǎn)潔易懂
9.2 邏輯清晰
  • 描述統(tǒng)計(jì)學(xué)

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  • 數(shù)據(jù)描述的數(shù)值方法的3個(gè)緯度

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  • 統(tǒng)計(jì)學(xué)的應(yīng)用:

    人口統(tǒng)計(jì)學(xué)、醫(yī)藥統(tǒng)計(jì)學(xué)、金融統(tǒng)計(jì)學(xué)、大數(shù)據(jù)、生物統(tǒng)計(jì)學(xué)、氣象統(tǒng)計(jì)學(xué)

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  • 統(tǒng)計(jì)學(xué)是什么:

    它是一門收集、整理和分析統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的方法科學(xué)

    其目的是探索數(shù)據(jù)內(nèi)在的數(shù)量規(guī)律性,以達(dá)到對(duì)客觀事物的科學(xué)認(rèn)知

    他研究隨機(jī)現(xiàn)象,以推斷為特征,由“部分推及全體”的思想貫穿于統(tǒng)計(jì)學(xué)的始終

    統(tǒng)計(jì)學(xué)應(yīng)用領(lǐng)域:

    機(jī)器學(xué)習(xí)中數(shù)學(xué)的重要性,算法15%、統(tǒng)計(jì)學(xué)25%、高等數(shù)學(xué)15%、線性代數(shù)35%

    經(jīng)濟(jì)學(xué)也依賴統(tǒng)計(jì)學(xué),國(guó)民收入賬目是經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的一項(xiàng)重要指標(biāo),而統(tǒng)計(jì)學(xué)是建立這些賬目的基礎(chǔ),統(tǒng)計(jì)學(xué)方法用來收集、分析數(shù)據(jù),并作出檢驗(yàn)假設(shè),可用來研究人口比率、供求關(guān)系、進(jìn)出口通貨膨脹、人均收入等這些問題

    統(tǒng)計(jì)學(xué)可以應(yīng)用于管理決策方面

    統(tǒng)計(jì)學(xué)可以幫助你成為一個(gè)合格的商人,如果你知道客戶需要什么、需要多少,制定相宜的生產(chǎn)數(shù)量等等

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  • 統(tǒng)計(jì)學(xué)分描述統(tǒng)計(jì)學(xué)和推斷統(tǒng)計(jì)學(xué)兩類:

    描述統(tǒng)計(jì)學(xué)

    研究如何取得反映客觀現(xiàn)象的數(shù)據(jù)、

    并通過圖表對(duì)該數(shù)據(jù)加工處理后呈現(xiàn),

    進(jìn)而通過綜合概況與分析得出反映客觀現(xiàn)象的規(guī)律性數(shù)量特征。

    推斷統(tǒng)計(jì)

    研究如何根據(jù)樣本數(shù)據(jù)去推斷總體數(shù)量特征的方法

    基于對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行描述的基礎(chǔ)上

    對(duì)統(tǒng)計(jì)總體的未知數(shù)量特征做出以概率形式表述的推斷


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  • 這里看不懂,沒解釋清楚
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    0 采集 收起 來源:分布形狀

    2018-12-23

  • 集中趨勢(shì)優(yōu)缺點(diǎn)總結(jié)

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  • 集中趨勢(shì):均值(mean)、中位數(shù)(median)、眾數(shù)(mode)

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  • 數(shù)學(xué)描述的數(shù)值方法:集中趨勢(shì)、離散程度、分布形狀

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  • 谷歌票房預(yù)測(cè)模型:影片搜索、預(yù)告片搜索。

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  • # 自定義一個(gè)眾數(shù)函數(shù):

    A <-c(數(shù)組)

    b <-table(A)

    b

    names(b)

    as.numeric(b)

    b==max(b)

    names(b)[b==max(b)]

    as.numeric(names(b)[b==max(b)])

    zhongshu<-function(x){return(as.numeric(names(table(x))[table(x)==max(table(x))]))}

    zhongshu(A)

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  • # 自定義一個(gè)眾數(shù)函數(shù):

    A <-c(數(shù)組)

    b <-table(A)

    b

    names(b)

    as.numeric(b)

    b==max(b)

    names(b)[b==max(b)]

    as.numeric(names(b)[b==max(b)])

    zhongshu<-function(x){return(as.numeric(names(table(x))[table(x)==max(table(x))]))}


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  • # 自定義一個(gè)眾數(shù)函數(shù):

    A <-c(數(shù)組)

    b <-table(A)

    b

    names(b)

    as.numeric(b)

    b==max(b)

    names(b)[b==max(b)]

    as.numeric(names(b)[b==max(b)])

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  • 數(shù)據(jù)描述的數(shù)值方法:

    集中趨勢(shì):均指、中位數(shù)、眾數(shù);

    離散程度:極差、方差;

    分布的形狀:偏度、峰度


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  • 統(tǒng)計(jì)學(xué),
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有高中數(shù)學(xué)基礎(chǔ) 統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ) 機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)
老師告訴你能學(xué)到什么?
1.統(tǒng)計(jì)學(xué)的基礎(chǔ)理論知識(shí) 2.機(jī)器學(xué)習(xí)中用到的統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí) 3.機(jī)器學(xué)習(xí)中算法背后的數(shù)學(xué)原理和公式推導(dǎo)

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