statistic learning

最新推荐文章于 2024-08-16 09:34:34 发布
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本文提供了关于独立性检验和相关性检验的详细参考资料。独立性检验用于判断两个分类变量是否相互独立，而相关性检验则用于评估两个连续变量之间的关联强度。

关于独立性检验和相关性检验参考：

http://www.cnblogs.com/zhangchaoyang/articles/2642032.html

http://www.cnblogs.com/zhangchaoyang/articles/2631907.html?updated=1

Statistical learning Week 1 什么是统计学习？
Fighting
12-07 2152
2016－10-14 统计学习已经上完了6周的课程，刘同亮老师（此处特意加上名字，以防以后忘了）说还会在大概三周后有一节补的课（上周一为public day），作为答疑。作为一开始来就上的 第一门课，还是很舍不得老师的。在悉尼的学习也过了一半，中期报告也交了，虽然有点凑字数的嫌疑。。。我尽量用中文写，因为中文才是我的理解，英文就不一定了。 关于这门课这门课使用的教材主要是《An Intr
《The nature of statistical learning theory》Vapnik V.N.
10-25
《The nature of statistical learning theory》 统计学习的经典
The culture of Statistic Learning
Rachel Zhang的专栏
12-04 9313
在MIT 150周年庆的Brains, Minds, and Machines研讨会上， Prof. Noam Chomsky发表了一个观点，他的大概意思是有很多语言模型采用统计的方法建模，有些取得了成功，但他觉得大多数是失败的，他觉得应该更多重视简洁的，公式化的理论，而非这些统计上的结论，正如下文中他所言：Prof. Noam ChomskyIt's true there's been a lo
Statistic Learning 1
GodWriter的博客
04-05 774
1. RSS, RSE, TSS等 RSS（Residual Sum of Squares） RSS=e12+e22+e32+...+en2=(y1^−β0^−β1^x1)+...+(yn^−β0^−β1^xn)=∑i=1n(yi−yi^)2RSS = e_1^2 + e_2^2 + e_3^2 + ... + e_n^2 \\ =(\hat{y_1} - \hat{\beta_0} - \...
Statistic Learning 3
GodWriter的博客
04-17 354
1. LDA for p > 1 假设X=(x1,x2,...,xp)X=(x_1, x_2, ..., x_p)X=(x1​,x2​,...,xp​)来自多元高斯分布，关于K类有着不同的均值，但协方差矩阵相同。 多元高斯分布的一些直观概念 假设每个predictorpredictorpredictor符合一维高斯分布，每对predictorpredictorpredictor中存在相...
An introduction to Statistical Learning with R
04-06
统计学教材 基于R语言 是非常适合入门统计分析的一本教材
the nature of statistical learning theory.pdf.zip
10-25
统计学习理论Statistical Learning Theory - Vapnik - 1998 中文版本
An Introduction to Statistical learning.pdf
07-03
对现代统计方法感兴趣的读者，利用此书从数据中建模和预测。包括科学家，工程师，数据分析员，金融工程师，以及非定量领域的社会科学家或商人。要求读者至少又郁闷统计学基础。线性回归背景知识不是必须，但是有利的...
statistic books for machine learning
03-03
Implement statistical computations programmatically for supervised and unsupervised learning through K-means clustering. Master the statistical aspect of machine learning with the help of this example...
Statistics
03-10
Statistics
Statistic Learning 5
GodWriter的博客
05-02 318
1. Cross-Validation on Classification Problems Cross-Validation用于分类任务概念 在系列前文中，描述的都是Cross−ValidationCross-ValidationCross−Validation在回归任务中的应用，并使用MSEMSEMSE量化Test Error，但Cross−ValidationCross-Validati...
Statistic Learning 4
GodWriter的博客
04-26 377
1. Resampling Methods 重采样方法是现代统计学习中不可缺失的一环。它们包括： 重复的从训练集中采样 重复的拟合模型以获得额外的信息 重采样方法会耗费计算机资源，因为需要从训练集中采集不同的子集来多次拟合同一个模型。下面，我们将要讨论两个较为常用的重采样方法： Cross−ValidationCross-ValidationCross−Validation（交叉验证） Bo...
Statistic Learning 6
GodWriter的博客
05-17 414
Linear Model Selection and Regularization 在回归方法中，标准的线性模型如下： Y=β0+β1x1+...+βpxp+ϵY = \beta_0 + \beta_1x_1 + ... + \beta_px_p + \epsilonY=β0​+β1​x1​+...+βp​xp​+ϵ 用来描述Response Y和一系列变量x1,x2,...,xpx_1, x_2, ... ,x_px1​,x2​,...,xp​之间的关系。在前文中，我们使用最小二乘来拟合模型，的确线性模型
Statistic Learning 2
GodWriter的博客
04-11 278
Logistic Regression 三种常用的分类方法 Logistic Regression Linear Discriminant Analysis K-NN Negihbor 为什么不用Linear Regression建模分类模型？ 若使用Linear Regression来建模 P(x)=β0+β1xP(x) = \beta_0 + \beta_1xP(x)=β0​+...
statistic学习笔记
weixin_30416871的博客
07-16 680
1、 假设检验：就是对于符合一定前提条件的数据，先作一个假设H0，还有一个备择假设H1（一般是H0的反面，或者是H0不包含的情况），通过一定的计算公式，算出一个值（比如开方检验就是开方值），这个值的理论值应该是0； 离理论值越接近，说明越满足假设，从而接受原假设；越偏离理论值，说明原假设越不满足，选择备择假设。这里可以设定一个阈值； p-value是由该假设检验值经过一定计算公式计...
1 - 统计学习方法概论
DawnRanger的专栏
10-24 1498
1 统计学习statistical learning: 基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的一门学科。统计学习也称统计机器学习(statistical machine learning)。现在，当人们提及机器学习时，往往是指统计机器学习。一些要点： 统计学习包括：监督学习(surpervised learning)、非监督学习(unsuprvised learning)、半监督学
统计学习方法-李航: 笔记-从原理到实现
最新发布
gitblog_01035的博客
08-16 1038
统计学习方法-李航: 笔记-从原理到实现 项目介绍 《统计学习方法-李航: 笔记-从原理到实现》是一份非常详细的学习笔记，共200页，包含各种手推公式细节讲解，并整理成PDF格式。该笔记可结合《统计学习方法》提高学习效率。项目源码托管在GitHub上，地址为：https://github.com/DefTruth/statistic-learning-R-note。 项目快速启动 克隆项目 首先，...
AI之路（三）——关于统计学习（statistical learning）Part 2 分类
达摩院院长的博客
07-27 675
上篇博文中叙述了统计学习或机器学习的定义、研究对象与学习方法，本篇叙述统计学习的分类。 统计学习的基本分类是监督学习、无监督学习、强化学习。 统计学习或机器学习是一个范围宽阔、内容繁多、应用广泛的领域，并不存在（至少现在不存在）一个统一的理论体系涵盖所有内容。下面从几个角度对统计学习方法进行分类。 基本分类 统计学习或机器学习一般包括监督学习、无监督学习、强化学习。有时还包括半监督学习、主动学习。...
统计学习基础：数据挖掘与预测的第二版精华
《The Elements of Statistical Learning》第二版是一本综合而全面的指南，不仅提供了深入的统计学习理论基础，还涵盖了丰富的实战应用，是数据科学、机器学习及相关专业人员不可或缺的学习资源。无论是初学者还是...
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