一、導論 統計應用領域：企業發展戰略、產品質量管理、市場研究、財務分析、經濟預測、人力資源管理。 統計數據的分類：按計量尺度：分類數據、順序數據、數值型數據（★） 　　　　　　　　按收集方法：觀測數據、實驗數據 　　　　　　　　按時間狀況：截面數據、時間序列數據 二、數據的搜集 ...

結合實際情況，我們經常會遇到關於時間序列的數據，就是關於數值和數值類型數據的一個中特殊形式，一個數值 類型為時間，我們要對這個進行分析和預測。 首先時 ...

上學期花了一個多月讀完了李航老師的《統計學習方法》，現在帶着新入團隊的新同學以讀書會的形式讀這本書，書里邊全是干貨，對於我理解基本的機器學習算法很有幫助，也筆頭做了一些總結（不完全基於此書），現將其摘錄於此作為在博客園的第一篇博客。因為並不是為了掃盲，所以僅僅是抓出脈絡以及關鍵點，方便以后快速溫習 ...

學習之前，需強調：概率是已知模型和參數，推數據；而統計是已知數據，推模型和參數。 第十二集：樣本與總體 　　首先，為何需要樣本呢？因為人類並不能總是獲取總體數據，例如：人類的身高數據，全世界每秒都有人出生和死去，要獲取總體數據是不現實的，故需要樣本。樣本就是從總體中抽取的一部分數據，人類 ...

統計學習方法是基於訓練數據構建統計模型，從而對數據進行預測和分析。 統計學習分為，監督學習（supervised learning），非監督學習，半監督學習和強化學習（reinforcement learning），其中以監督學習最為常見和重要，所以這里只討論監督學習 統計學習的過程如下， 1. ...

1.1 統計學習 統計學習也稱統計機器學習 主要特點： 以計算機及網絡為平台，建立在計算機及網絡之上 以數據為研究對象，是數據驅動的學科 統計學習的目的是對數據進行預測和分析 統計學習以方法為中心，統計學習方法構建模型並應用模型進行預測和分析 統計學習是概率論、統計學 ...

HMM 隱馬爾可夫，隱，說明模型里面含有隱含節點，是我們所無法直接觀測到的，這些隱含節點上的狀態可以稱為隱含狀態；馬爾科夫，說明模型具有馬爾科夫性，一個節點的狀態只跟它的鄰居有關，與其他節點無關，與 ...

KNN算法 基本模型：給定一個訓練數據集，對新的輸入實例，在訓練數據集中找到與該實例最鄰近的k個實例。這k個實例的多數屬於某個類，就把輸入實例分為這個類。 KNN沒有顯式的學習過程。 KNN使用的模型實際上對應於特征空間的划分。特征空間中，對每個訓練實例點\(x_i\)，距離該點比其它點更近 ...