【匯總】機器學習基礎之「統計篇」思維導圖


 

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【匯總】機器學習基礎之「統計篇」

2017-03-20
ZOE
 
 統計

Notes:

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本文用一系列「思維導圖」由淺入深的總結了「統計學」領域的基礎知識,是對之前系列文章做的一次完整的梳理,也是我至今為止所有與統計有關的學習筆記。眾所周知,「統計學」是深入理解「機器學習/數據挖掘」的重要基礎學科。正所謂磨刀不誤砍柴工,對於數理基礎薄弱的人,強化一下理論的學習是大有裨益的。普通人難以做到“一次學習”,經典知識總是在一次次回顧后才能有更深入的理解。這也是我選擇「思維導圖」作為學習工具的原因,發散性思考的模式能有助於迅速回憶起相關的知識。近一個月我對之前陸陸續續學習的統計知識進行了系統性的復習、知識點補充以及思維導圖筆記的完善,在這里把完整的筆記和大家分享。本文圖片很多,請在wifi下閱讀哦。

Update Log

  • 2017/03/20

思維導圖說明

  • 默認閱讀順序:從右→左,順時針方向
  • 核心重點用「紅色星星」標出,需要重點理解,一般是后續學習的基石;「綠色星星」則為需要進一步鞏固的內容;「藍色星星」為高級部分,可以暫時不深入;「紅色旗子」表示並列層級,「綠色旗子」為下一層級;「黃色星星」表示需要注意的內容點。
  • 「箭頭線」標出了知識之間的聯系。
  • 文末附上了分章節整理的鏈接及百度雲盤文件分享,可以根據需要閱讀。
  • 筆記只是我學習過程的知識整理,本來是我自己復習時輔以參考的, 難免有缺陷及錯誤,希望大家能積極幫我批評指正哦

導圖概覽

描述性統計:表格和圖形法

描述性統計:數值方法

概率

概率分布

抽樣分布

區間估計

假設檢驗

兩總體均值之差和比例之差的推斷

總體方差的統計推斷

多個比率的比較&獨立性檢驗&擬合優度檢驗

實驗設計&方差分析

簡單線性回歸

殘差分析

多元回歸

回歸分析

時間序列及預測

非參數方法

參考資料

《STATISTICS FOR BUSINESS AND ECONOMICS》12e David R. Anderson etc.

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