R是一个有着统计分析功能及强大作图功能的软件系统，是由奥克兰大学统计学系的RossIhaka和RobertGentleman共同创立。由于R受Becker,Chambers&Wilks创立的S

来源：数学中国【导读】当贝叶斯、奥卡姆和香农一起给机器学习下定义，将统计学、信息理论和自然哲学的一些核心概念结合起来，我们便会会发现，可以对监督机器学习的基本限制和目标进行深刻而简洁的描述。

在我们的生活中，很多人往往会忽略细节，但事实却是细节影响着我们的成败，二战期间，为了加强对战绩的防护，英美军方认为，应在谈行分不多的地方加强，但统计学家沃德却认为应该注意他很少的部位。

1.1数据分析数据分析：利用统计学方法从收集的数据，进行分析，得到知识，知道决策。1.2数据分析流程（1）明确目的凡事预则立，不预则废。做事有目的和计划。为什么要开展数据分析？

三、特征提取、特征预处理1_特征提取1.1统计学特征1.2时域1.3频域1.4其他EEG特殊特征2_特征提取预处理（理论及Python实现）2.1归一化2.2标准化2.3特征二值化2.4特征编码2.5缺失值处理

答：这个问题可以抽象为统计学的统计推断中的假设检验部分的正态性检验。2.如何模拟这些数据的函数特征，怎么看拟合的好不好？答：这是个拟合问题，视情况用线性拟合和多项式拟合来拟合。通过拟合打分看拟合效果。

多项式回归是一种统计学和机器学习领域常用的回归分析方法，属于线性回归的一种形式，将自变量x和因变量y之间的关系建模为n次多项式。目前求解多

数据分析基础学好数据分析首先需要了解统计学，统计分析是数据分析的基础，也是灵魂。

那对于高级的数据分析而言，也就是涉及统计学的专业分析方法和原理的时候，是不是就一定得求助于SPSS，SAS这类专业的分析工具呢？数据分析从低级到高级层次的跳跃过程中有没有可以起承接作用的工具呢？其实

12月17日天气：阴【90天践行目标】（193/210）①减重20斤②每日写时间规划③写晨间日记【昨日践行】①慢跑三公里②时间规划已完成③晨间日记已完成【今日青蛙】①学习JavaWeb②午间冥想③复习概率论

1.线性回归模型的基本原理  线性回归是统计学中用来预测连续变量之间关系的一种方法。它假设变量之间存在线性关系，可以通过一个或多个自变量（预测变量）来预测因变量（响应变量）的值。

第一种数学思维，源于概率论，叫作“从不确定性中找到确定性”。我们常说“正确的事情，要重复做”，就是概率论的通俗表述。那什么是“正确的事情”呢？其实就是大概率能成功的事情。什么是“重复”呢？

1.数理统计的基本概念总体：研究对象的全体（X）个体：组成总体的每个基本单元样本：从总体中抽取的一部分个体（）简单随机样本：具有随机性和独立性的样本，即样本相互独立具有同一分布样本的两重性：抽样前是随机变量，抽样后是具体的数统计量：样本的函数，不含有任何未知参数抽样分布：统计量的分布2.常用的统计量样本均值：用来估计总体均值和对对有关总体均值的假设做检验样本方差：用来估计总体方差和对有关总体方差的

1随机变量随机变量是把样本S映射到R(实值单值)函数随机变量的引入可以来描述各种随机现象，并能利用数学分析的方法对随机实验的结果进行深入广泛的研究和讨论。2离散随机变量及其分布律（一）（0-1）分布（二）伯努力试验、二项分布（三）泊松分布3随机变量的分布函数计算分布函数时，根据其分布律，计算某一范围的概率时，左边x是小于不等于x的，当等于时，拆开的等式在3.1中还需要加上等于此值的概率，见例子。4

机器学习是一门多学科交叉专业，涵盖概率论知识，统计学知识，近似理论知识和复杂算法知识，使用计算机作为工具并致力于真实实时的

主要分享R语言做医学统计学、meta分析、网络药理学、临床预测模型、机器学习、生物信息学等。

更多文章可以访问我的博客Aengus|Blog决策树的概念比较简单，可以将决策树看做一个if-then集合：如果“条件1”，那么...。决策树学习的损失函数通常是正则化后极大似然函数，学习的算法通常是一个递归的选择最优特征，并根据该特征对训练数据进行分割，使得对各个子数据集有一个最好的分类的过程。可以看出，决策树算法一般包含特征选择，决策树的生成与决策树的剪枝过程。特征选择信息增益熵和条件熵在了解

美国医学考试委员会著名研究员宾夕法尼亚大学统计学兼职教授霍华德•魏纳重新定义了法国著名数学家亚伯拉罕•棣•美弗的“最危险公式”。魏纳认为平均值的变动幅度和样本大小成反比。

1.研究方法入门总体均值μ样本均值x-bar抽样误差（samplingerror）：μ-(x-bar)单盲双盲随机样本比便利样本更能够得出总体结论2.数据可视化频数频率直方图(hist)柱状图(bar)偏斜分布正态分布均匀分布多峰分布3.集中趋势modemedianmean4.差异性IQRoutliersvariancesigma贝塞尔校正正态分布

本题要求编写程序读入N个学生的百分制成绩，统计五分制成绩的分布。百分制成绩到五分制成绩的转换规则：大于等于90分为A；小于90且大于等于80为B；小于80且大于等于70为C；小于70且大于等于60为D；小于60为E。输入格式:输入在第一行中给出一个正整数N（≤1000），即学生人数；第二行中给出N个学生的百分制成绩，其间以空格分隔。输出格式:在一行中输出A、B、C、D、E对应的五分制成绩的人数分布

用户体验度量-量化用户体验的统计学方法作者：JeffSauro/JamesR.Lewis本书含有大量的统计学方法，用统计学方法来量化用户体验的度量问题。

参考资料：生物统计学将数据按从小到大的顺序排列起来，数据顺序编号称为数据的秩次（rank）。秩和检验（rank-sumtest）是用秩次的大小代替数据的具体数值进行比较的非参数检验方法。

参考资料：生物统计学https://real-statistics.com/statistics-tables/mann-whitney-table/非配对资料的秩和检验是对计量资料或等级资料的两个样本所属总体分布进行检验

参考资料：用python动手学统计学1、导入库#导入库#用于数值计算的库importnumpyasnpimportpandasaspdimportscipyasspfromscipyimportstats

参考资料：生物统计学书接上文：https://blog.csdn.net/maizeman126/article/details/1358937312、配对列联表配对设计的数据，进行列联表检验时，采用McNemar-Bowker

参考资料：用python动手学统计学1、导入库##导入库#用于数值计算的库importnumpyasnpimportpandasaspdimportscipyasspfromscipyimportstats

何书元编著的《概率论》中，有一道关于青瓷花瓶的题：我们假设一只青瓷花瓶在一年被失手的概率是3%，如果明朝正德年间生产了10000只花瓶，请问现在还剩多少个？

一、值得肯定的学习与工作1、概率论学习完毕，数学第一轮结束；2、数学开始800题练习；3、《分析与思考》阅读四分之一；4、Python开始学习；5、思考9－10月份复习计划；6、近期工作整理。

戴明循环美国统计学家威廉·爱德华·戴明和安德鲁·沃尔特·休哈特共同创立了戴明循环，也称品质管理循环或PDCA循环。它是一个解决问题的周期流程，可用于对其他流程进行改进。

昨天统计学生家属新冠注射情况。今天建钉钉家长群。一步一步都是要开学的节奏啊。对于开学，内心是期待的。对于开学，内心也是排斥的。为什么排斥？是因为站在讲台上，曾经有过那么一丝丝无力感。为什么期待？

复习一下，完成这篇分析报告需要进行的几个步骤：一、导入数据包与数据集二、数据分析1、总体预览2、描述性统计分析：使用统计学与绘图，初步了解数据之间相关性，为构造特征工程和模型建立做准备3、数据清洗4、建模与优

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在赌博游戏中堵大小也是如此（排除作弊现象），但假如连续投掷硬币得到的结果都为正面，下一次人们就会不自觉偏向于认为出现正面的概率要比出现反面的概率大（而且大得多），即我们会认为上一次的结果会影响下一次的结果，但根据概率论的知识我们可以知道每次出现正面或者反面的概率都为

而在这些当中，我们遇到了一些统计量的概念问题，有一些使我们数学统计学接触过的，有一些是我们不懂的，那么这一篇就是为了给大家对这些统计量进行解释。

学习方面：1、学好每门课程，高级财务会计、税务会计、统计学和财务管理要花大量时间去学。2、全力备考税务师，目前基础课程还没有学完，利用国庆假期争取结束，十月后半旬和十一月刷题，争取考过税一和税二。

1、基于人口统计学推荐：跟你有相同性别、年龄的人喜欢用超薄（机型），估计你也喜欢。2、基于内容的推荐：你以前用过超薄，我告

要点一：参数与统计量参数(parameter)描述总体(population)的概括性度量；统计参数必须要在整体数据都可被观察的时候才能计算，通常由于数量过大而不便于统计计算；例如，一个完美的人口普查。统计参数一般是固定的，但难以确定；参数一般用希腊字母表示，例如总体均值μ、标准差σ统计量(statistic)描述样本(sample)的概括性度量；一般根据统计量来估计总体参数，即为参数点估计；样本

本文收录于《深入浅出讲解自然语言处理》专栏，此专栏聚焦于自然语言处理领域的各大经典算法，将持续更新，欢迎大家订阅！个人主页：有梦想的程序星空个人介绍：小编是人工智能领域硕士，全栈工程师，深耕Flask后端开发、数据挖掘、NLP、Android开发、自动化等领域，有较丰富的软件系统、人工智能算法服务的研究和开发经验。如果文章对你有帮助，欢迎关注、点赞、收藏、订阅。1、概率密度函数概率密度函数（Pro

Bernsteininequality伯恩施坦不等式原公式变体公式我的疑惑问问人工智能公式知识点来源原公式概率论中，Bernsteininequalities给出了随机变量的和对平均值偏离的概率。

数学期望不能完整描述一个随机事件比如，你有一笔闲钱，有两个投资方案一，收益非常稳定，100%净赚5万二，不稳定，50%机会赚20万，50%机会亏10万。如果从数学期望公式来算，他们俩都是盈利5万。但是这两个方案并不一样，差别很大，具体在哪呢？一，两个方案收益稳定性不同，第一个非常稳定，第二个波动性很大。所以，数学期望不同，并不代表两件事价值一样，随机结果的波动程度，同样对一件事情的价值，对我们的决

今天是什么日子起床：6:00就寝：11:30天气：Raining心情：Cloudy纪念日：追梦路上图片发自App任务清单①昨日特殊原因，利用上午空档期完成的统计学的学习，查漏补缺，做好相关笔记！

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，是对之前系列文章做的一次完整的梳理，也是我至今为止所有与统计有关的学习笔记。

线性回归是统计学和机器学习中最基础且广泛应用的预测模型之一。实现在建立自变量（X）和因变量（Y）之间的线性关系。

机器学习涉及多个学科的知识，如概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等，这些学科为机器学习提供了理论基础和数学工具。

以下是一些推荐的步骤和资源：数学基础：深度学习需要一些数学基础，包括线性代数、微积分、概率论和统计学。这些都是理解深度学习算法背后的原理的关键。

统计学中，该怎样计算样本的大小，以便将风险降至可以接受的程度。我们都会被传统禁锢，相信自己设计试验的直觉，也从未认真考虑过样本选择会带来哪些风险。

如果你想快速入门深度学习，可以按照以下步骤进行：1.学习基础知识在学习深度学习之前，你需要具备一定的数学基础，包括线性代数、概率论与数理统计、微积分等。

极大似然估计是一种统计学的方法，我们用已知的样本数据分布去推测具体的分

在统计学中，线性回归利用线性回归方程（最小二乘函数）对一个或多个自变量（特征值）和因变量（目标值）之间的关系进行建模。线性回归主要分为一元线性回归和多元线性回归。

基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯我的微信公众号：s406205391;欢迎大家一起学习，一起进步！！！k-近邻算法和决策树会给出“该数据属于哪一类”的明确回答。