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17张思维导图,一网打尽机器学习统计基础


本文用一系列「思维导图」由浅入深的总结了「统计学」领域的基础知识。众所周知,「统计学」是深入理解「机器学习|数据挖掘」的重要基础学科。正所谓磨刀不误砍柴工,对于数理基础薄弱的人,强化一下理论的学习是大有裨益的。普通人难以做到“一次学习”,经典知识总是在一次次回顾后才能有更深入的理解。


思维导图

导图概览




描述性统计:表格和图形



述性统计:数值方法



概率



概率分布



抽样分布



区间估计



假设检验



两总体均值& 比例的推断



总体方差的统计推断



多个比率的比较/ 独立性/拟合优度检验



实验设计 | 方差分析



简单线性回归



残差分析



多元回归



回归分析



时间序列分析及预测



非参数方法



参考资料

《STATISTICS FOR BUSINESS AND ECONOMICS》12e David R. Anderson etc.



转载自:机器学习基础之「统计篇」


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