注：概率论方面就暂时告一段落，终于可以说说统计方面的事情了。如果说概率论中主要是研究随机变量的方法学和理论模型，那么统计学就是利用概率论这一强大的工具来研究具有随机性的现象（结果的不确定性）。而研究这些随机现象最重要的方法就是，大量重复试验进而找到其统计规律性。一般步骤为：重复试验（例如反复 ...

全文引用自《统计学习方法》（李航） 决策树(decision tree) 是一种常用的分类与回归方法。决策树的模型为树形结构，在针对分类问题时，实际上就是针对输入数据的各个特征对实例进行分类的过程，即通过树形结构的模型，在每一层级上对特征值进行判断，进而到达决策树叶子节点，即完成 ...

统计学习的基本概念（复习篇） 总体（population）：根据研究目的确定的同类对象的全体（集合）　　样本（sample）：从总体中随机抽取的部分具有代表性的研究对象。 参数（Parameter）：反映总体特征的统计指标，如总体均数、标准差等，是固定的常量。 统计 ...

参考自 盛骤, 谢式千, 潘承毅. 概率论与数理统计 第四版[M]// 概率论与数理统计, 第四版. 高等教育出版社, 2008. 随机变量及其分布 设随机实验的样本空间为S=｛e}. X=X(e)是定义在样本空间S上的实值单值函数. 称X=X(e)为随机变量 书中作者注： 严格地说“对于任意 ...

注：其实从中学就开始学习统计学了，最早的写"正"字唱票（相当于寻找众数），就是一种统计分析的过程。还有画直方图，求平均值，找中位数等。自己在学校里并没有完整系统的学习过概率论和数理统计，直到在工作中用到，才从最初的印象中，逐渐把这门学科与整个数学区分开来。自从认识到这门学科在自己从事的工作 ...

宋浩《概率论与数理统计》笔记---1..1.1-1.1.3、概率论基本概念 一、总结 一句话总结： 1、随机试验 条件？ 1、在相同条件下可重复 2、结果不止一个 3、无法预测 4、用字母E表示 2、事件、随机事件、基本事件、复合事件 分别是什么？ 事件：每次随机试验 ...

　　朴素贝叶斯法，就是使用贝叶斯公式的学习方法，朴素就是它假设输入变量（向量）的各个分量之间是相互独立的。所以对于分量之间不独立的分布，如果使用它学习和预测效果就不会很好。 简化策略 　　它是目标是通过训练数据集学习联合概率分布$P(X, Y)$用来预测。书上说，具体是先学习到先验概率 ...

目录 1. 事件的基本概率 2. 古典概率模型(排列组合)理论 古典概率模型条件: 排列组合概念 排列(Permutation) 组合(Combination) 3. 例题 ...