数理统计 / 机器学习
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数理统计是数学的一个分支，分为描述统计和推断统计。它以概率论为基础，研究大量随机现象的统计规律性。描述统计的任务是搜集资料，进行整理、分组，编制次数分配表，绘制次数分配曲线，计算各种特征指标，以描述资料分布的集中趋势、离中趋势和次数分布的偏斜度等。
G皮T
计算机科学与技术本科，计算机技术硕士，现任职于某互联网公司，担任测试开发工程师。优快云云原生领域优质创作者、博客专家。书籍《大数据测试开发工程师的第一本书》正在积极撰写中，敬请期待。微信公众号：大数据与AI实验室。《Java 百“练”成钢》连载中，欢迎关注！
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【机器学习】几种常见的无监督学习算法
降维是指在保留数据特征的前提下，以少量的变量表示有许多变量的数据，这有助于降低多变量数据分析的复杂度。减少数据变量的方法有两种：一种是只选择重要的变量，不使用其余变量；另一种是基于原来的变量构造新的变量。原创 2022-05-26 15:41:18 · 18842 阅读 · 1 评论 -
【机器学习】几种常见的有监督学习算法
本文是作者阅读《图解机器学习算法》（[日] 秋庭伸也、杉山阿圣、寺田学）的相关读书笔记。读完的感受是：如果作为机器学习的入门书籍，行文和内容有点突兀，初学者通过几幅图也并不一定能懂多少。稍微有一点机器学习基础的人看，这本书都略微浅显，说了很多，但几乎都是浅尝辄止，用的示例也不太好。个人不推荐阅读。原创 2022-05-22 22:50:10 · 14498 阅读 · 0 评论 -
【数理统计】矩母函数
矩生成函数，又叫矩母函数，顾名思义，就是产生矩的函数。原创 2022-06-16 16:00:09 · 13435 阅读 · 5 评论 -
【数理统计】数据分析需要掌握的统计学理论基础知识
最近在阅读徐麟老师的《数据分析师求职面试指南》，这本书系统性地描述了数据分析师的知识技能框架，非常值得阅读。对于一个数据分析师来说，统计学理论基础知识的重要性不言而喻。虽然这本书通俗易懂，但是只要涉及到数学公式、统计理论，多少会显得有些枯燥无味。这让笔者想起了自己曾经学习概率论、数理统计、离散数学这些课程的“美好时光”！哈哈 ~ 本文是我在读这本书时的一些问题总结。原创 2022-05-10 11:47:30 · 979 阅读 · 0 评论 -
【数理统计】《深入浅出统计学》要点总结
统计学作为数据分析、数据挖掘、机器学习等众多研究方向的基石，其重要性不言而喻。谁都想学好，但学习过程中，随之而来的各种术语、大量公式，常常会磨灭我们的学习热情。笔者在大学和研究生阶段也曾学习过相关课程，但觉得很枯燥。最近读了Dawn Griffiths的《深入浅出统计学》一书，发现原来乏味的统计理论也能像说故事一样娓娓道来。纵览全书，我总结了一些要点知识如下。原创 2022-05-07 08:36:53 · 2381 阅读 · 0 评论