一、导论 统计应用领域：企业发展战略、产品质量管理、市场研究、财务分析、经济预测、人力资源管理。 统计数据的分类：按计量尺度：分类数据、顺序数据、数值型数据（★） 　　　　　　　　按收集方法：观测数据、实验数据 　　　　　　　　按时间状况：截面数据、时间序列数据 二、数据的搜集 ...

结合实际情况，我们经常会遇到关于时间序列的数据，就是关于数值和数值类型数据的一个中特殊形式，一个数值 类型为时间，我们要对这个进行分析和预测。 首先时 ...

上学期花了一个多月读完了李航老师的《统计学习方法》，现在带着新入团队的新同学以读书会的形式读这本书，书里边全是干货，对于我理解基本的机器学习算法很有帮助，也笔头做了一些总结（不完全基于此书），现将其摘录于此作为在博客园的第一篇博客。因为并不是为了扫盲，所以仅仅是抓出脉络以及关键点，方便以后快速温习 ...

学习之前，需强调：概率是已知模型和参数，推数据；而统计是已知数据，推模型和参数。 第十二集：样本与总体 　　首先，为何需要样本呢？因为人类并不能总是获取总体数据，例如：人类的身高数据，全世界每秒都有人出生和死去，要获取总体数据是不现实的，故需要样本。样本就是从总体中抽取的一部分数据，人类 ...

统计学习方法是基于训练数据构建统计模型，从而对数据进行预测和分析。 统计学习分为，监督学习（supervised learning），非监督学习，半监督学习和强化学习（reinforcement learning），其中以监督学习最为常见和重要，所以这里只讨论监督学习 统计学习的过程如下， 1. ...

1.1 统计学习 统计学习也称统计机器学习 主要特点： 以计算机及网络为平台，建立在计算机及网络之上 以数据为研究对象，是数据驱动的学科 统计学习的目的是对数据进行预测和分析 统计学习以方法为中心，统计学习方法构建模型并应用模型进行预测和分析 统计学习是概率论、统计学 ...

HMM 隐马尔可夫，隐，说明模型里面含有隐含节点，是我们所无法直接观测到的，这些隐含节点上的状态可以称为隐含状态；马尔科夫，说明模型具有马尔科夫性，一个节点的状态只跟它的邻居有关，与其他节点无关，与 ...

KNN算法 基本模型：给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的k个实例。这k个实例的多数属于某个类，就把输入实例分为这个类。 KNN没有显式的学习过程。 KNN使用的模型实际上对应于特征空间的划分。特征空间中，对每个训练实例点\(x_i\)，距离该点比其它点更近 ...