gongdiwudu的专栏

关于主题模型中，主要的数学理论是“潜在狄利克雷分布”，那么“潜在狄利克雷分布”是如何工作的呢？本篇作为简单直观的入门教程，展示给读者。

本文介绍基本的统计学概念，标准差和标准误，此两个概念都与均值期望有一定联系，但它们之间本质上是不同的。

在这篇文章中，我们将了解共形预测的基本理论，这是一种强大的算法，允许数据科学家量化预测模型的不确定性并设置理想的误差阈值。

在概率问题中有很多有趣问题，也有些问题是很困惑无从下手的这里列出"两个男孩家庭的问题"，试看如何分析和解决。

异常检测是识别数据中不符合预期行为的罕见或异常模式的过程。异常检测的应用范围涵盖各个行业，从欺诈检测到识别制造设备中的故障，甚至发现医疗保健数据中的异常情况。为了有效地检测这些异常，我们可以利用统计特征来突出显示与预期状态的偏差。

方差分析这个方法，直接指向：多类别、多属性的表格对比问题。其中包含类间距离和类内距离的比较。本篇将叙述其中的一些概念。

概率的模型很重要，比如有放回抽样和无放回抽样，这两个模型都拥有很强实用型，绝不能说说就算了，而是用程序如何实现的问题。本教程将深入探讨有放回和无放回抽样，并涉及这些概念在数据科学中的一些常见应用。与往常一样，本教程中使用的代码可在我的GitHub上找到。让我们开始吧！

假设检验属于推论统计。在假设检验中，我们从样本数据中得出关于总体数据的结论。

最大似然估计 (MLE) 是统计学和机器学习中用于估计概率模型参数的基本技术。在本文中，我们将介绍一个使用 MLE 估计正态分布参数的简单示例。我们将使用 Python 进行实现和可视化。

在我们这个数据驱动的世界里，决策通常基于数据。假设检验在这个过程中起着至关重要的作用，无论是在商业决策、医疗保健领域、学术界还是质量改进的背景下。如果没有明确的假设和严格的假设检验，就有可能得出错误的结论并做出次优的决策。

在数据分析中，分析师不同，给出的方案也不同，这就导致对同一事务的分析，都是“正确”的，但精致程度不同，因而导致性能上的差异。本文将对不同水平的分析（MLE和MAP）进行对照，让读者自行理解其中的奥妙。

在本节中，我们将使用 NetworkX 探索基本的网络指标。这些指标有助于我们了解节点的重要性、网络的结构以及其中的各种动态。让我们深入研究中心性度量、聚类系数和平均路径长度。

在统计学领域，我们经常需要根据观察到的数据估计统计模型的参数。为此目的广泛使用的两种关键方法是最大似然估计 (MLE) 和最大后验估计 (MAP)。虽然 MLE 仅关注给定参数的观察数据的可能性，但 MAP 将先验知识纳入估计过程。在这篇博文中，我们将深入探讨 MLE 的概念，并承诺在以下部分中探索 MAP。

在点估计的背景下，有几种方法可用于从样本数据估计总体参数。两种主要方法是矩法和最大似然估计 (MLE)。今天我们来探索一下运动法，下一天我们将介绍 MLE 方法。

在统计学领域，我们经常需要根据观察到的数据估计统计模型的参数。为此目的广泛使用的两种关键方法是最大似然估计 (MLE) 和最大后验估计 (MAP)。虽然 MLE 仅关注给定参数的观察数据的可能性，但 MAP 将先验知识纳入估计过程。在这篇博文中，我们将深入探讨 MLE 的概念，并承诺在以下部分中探索 MAP。

在本教程中，我们探索了用于模型比较的各种假设检验，包括单样本 t 检验、双样本 t 检验、配对 t 检验、方差分析、卡方检验和z 检验。每种检验都有特定的用途，有助于验证机器学习模型的不同方面。理解和应用这些检验可确保模型的稳健性和可靠性。

统计学中的类距是一个重要元素，尤其是在组织和汇总数据时。它是将数据点分组为有意义的类别的基本工具，从而实现更易于管理和更有洞察力的分析。在这篇综合性文章中，我们将深入探讨统计学中的类距概念、其重要性以及如何有效地创建和利用它们。

什么是估算？统计学中的估计是使用样本数据推断或近似未知总体参数值的过程。它旨在根据代表性样本对总体做出有根据的猜测，使统计学家能够做出明智的决策和预测。

统计学中的抽样类型，抽样是统计学中的一个基本概念，涉及从较大的总体中选择个体或观察值的子集来估计整个总体的特征。有效的抽样方法可确保所选子集准确代表总体，减少偏差并提高统计推断的可靠性。

在处理数据时，不仅要了解中心趋势（如均值、中位数和众数），还要了解数据点的分布程度，这一点至关重要。离散度的度量有助于我们了解数据的可变性或散布性。让我们深入研究离散度的四个基本度量：范围、方差、标准差和四分位距 （IQR）。

随着我们深入研究机器学习领域，了解统计学在该领域的作用至关重要。统计学是机器学习的支柱，它提供了理解数据和获得有意义见解的工具和方法。在这篇文章中，我们将探讨统计的定义、它在机器学习中的重要性，以及描述性统计和推理统计之间的区别。

高斯分布是典型的连续函数的概率分布。然而，现实中我们只能用离散形式去表述，而使用连续分布在计算机上，就是需要技巧的。

许多问题需要我们决定是接受还是拒绝某个参数。该陈述通常称为假设，有关假设的决策过程称为假设检验。这是统计推断最有用的概念之一，因为许多类型的决策问题都可以表述为假设检验问题。

在本文中，我们遵循分步过程来了解假设检验、1 类错误、2 类错误、显著性水平、临界值、p 值、非定向假设、方向假设、z 检验和 t 检验的基础知识。最后，我们为冠状病毒案例研究实施了双样本 z 检验。因此，您将在本文中清楚地了解 t 检验与 z 检验。

开始从事数据科学或分析工作？面试可能充满挑战，尤其是概率和统计问题。回答这些问题不仅需要理论知识，还需要对应用统计概念有实际的理解。在本文中，我们将深入探讨关键的面试问题，揭开概率和统计的复杂性。无论您是在准备面试还是只是想提高自己的能力，这些见解都将非常宝贵。

​统计学，它已经存在了几个世纪，但在当今的数字时代仍然至关重要。为什么？因为基本的统计概念是数据分析的支柱，使我们能够理解每天生成的大量数据。这就像与数据对话，统计学可以帮助我们提出正确的问题并理解数据试图讲述的故事。​

​我最近对与概率有关的问题产生了兴趣。我偶然读到了弗雷德里克·莫斯特勒（Frederick Mosteller）的《概率论中的五十个具有挑战性的问题与解决方案》（Fifty Challenge Problems in Probability with Solutions）一书。我认为创建一个系列来讨论这些可能作为面试问题出现的迷人问题会很有趣。每篇文章只有 1 个问题，使其成为一个总共有 50 个部分的系列。让我们潜入并激活我们的脑细胞。​

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在量子力学中，粒子是我们只有在测量它们时才能看到的东西。其中运动模式由满足薛定谔方程的波函数描述。波函数并非量子力学所独有，它用于其他系统，例如水波纹的运动、声波、弦上的振动、电磁波等。这些系统中的每一个都有自己的波动方程，这些方程具有相似之处，因为它们都表示波函数在空间和时间上的变化。

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本文介绍了一种估算温度的通用方法之间的标称关系和预期误差（协方差）表示对象相对位置的坐标框。这些帧只能通过一个简单的例子间接地知道一系列空间关系，每个关系都有其相关的错误，由多种原因引起，包括定位错误，测量误差或零件尺寸公差。

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在这篇文章中，当我们继续我的系列文章，标题为“有什么区别......？今天，我们将探讨统计学和数据科学中的两个重要术语：准确性和精确度。这些概念对于理解测量和预测的质量至关重要。通过揭示准确性和精确度之间的差异，我们可以获得对数据分析和解释世界的宝贵见解。因此，让我们深入研究并揭示准确度和精确度之间的区别。

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​你好，我最近对与概率相关的问题产生了兴趣。我偶然发现了 Frederick Mosteller 所著的《五十个具有挑战性的概率问题及其解决方案》这本书。我认为创建一个系列来讨论这些可能作为面试问题出现的迷人问题会很有趣。每篇文章仅包含 1 个问题，使其成为一个总共 50 个部分的系列。让我们潜入并激活我们的脑细胞！

在我们的生活中，我们面临许多不确定的事件。股票价格是随机且不确定的。货币市场是不确定的。在 COVID-19 大流行期间，我们的生活充满不确定性（还记得那次吗？😷）。天气难以预测。有人可能会说，我们的生活是建立在随机性之上的。

当您依赖数据得出结论时，准确度和精确度是测量的关键属性。这两个概念都适用于测量系统中的一系列测量，并与测量误差的类型有关。

你有没有被统计数据愚弄过？辛普森悖论表明，分析总体数据可能会掩盖重要趋势。我们可以通过分解信息来发现逆转或消除关系的隐藏因素。这份简短的指南将使您避免被汇总数据误导，并确保您看到全貌。