注：概率論方面就暫時告一段落，終於可以說說統計方面的事情了。如果說概率論中主要是研究隨機變量的方法學和理論模型，那么統計學就是利用概率論這一強大的工具來研究具有隨機性的現象（結果的不確定性）。而研究這些隨機現象最重要的方法就是，大量重復試驗進而找到其統計規律性。一般步驟為：重復試驗（例如反復 ...

全文引用自《統計學習方法》（李航） 決策樹(decision tree) 是一種常用的分類與回歸方法。決策樹的模型為樹形結構，在針對分類問題時，實際上就是針對輸入數據的各個特征對實例進行分類的過程，即通過樹形結構的模型，在每一層級上對特征值進行判斷，進而到達決策樹葉子節點，即完成 ...

統計學習的基本概念（復習篇） 總體（population）：根據研究目的確定的同類對象的全體（集合）　　樣本（sample）：從總體中隨機抽取的部分具有代表性的研究對象。 參數（Parameter）：反映總體特征的統計指標，如總體均數、標准差等，是固定的常量。 統計 ...

參考自 盛驟, 謝式千, 潘承毅. 概率論與數理統計 第四版[M]// 概率論與數理統計, 第四版. 高等教育出版社, 2008. 隨機變量及其分布 設隨機實驗的樣本空間為S=｛e}. X=X(e)是定義在樣本空間S上的實值單值函數. 稱X=X(e)為隨機變量 書中作者注： 嚴格地說“對於任意 ...

注：其實從中學就開始學習統計學了，最早的寫"正"字唱票（相當於尋找眾數），就是一種統計分析的過程。還有畫直方圖，求平均值，找中位數等。自己在學校里並沒有完整系統的學習過概率論和數理統計，直到在工作中用到，才從最初的印象中，逐漸把這門學科與整個數學區分開來。自從認識到這門學科在自己從事的工作 ...

宋浩《概率論與數理統計》筆記---1..1.1-1.1.3、概率論基本概念 一、總結 一句話總結： 1、隨機試驗 條件？ 1、在相同條件下可重復 2、結果不止一個 3、無法預測 4、用字母E表示 2、事件、隨機事件、基本事件、復合事件 分別是什么？ 事件：每次隨機試驗 ...

　　朴素貝葉斯法，就是使用貝葉斯公式的學習方法，朴素就是它假設輸入變量（向量）的各個分量之間是相互獨立的。所以對於分量之間不獨立的分布，如果使用它學習和預測效果就不會很好。 簡化策略 　　它是目標是通過訓練數據集學習聯合概率分布$P(X, Y)$用來預測。書上說，具體是先學習到先驗概率 ...

目錄 1. 事件的基本概率 2. 古典概率模型(排列組合)理論 古典概率模型條件: 排列組合概念 排列(Permutation) 組合(Combination) 3. 例題 ...