统计学

也许所有机器学习的初学者，或者中级水平的学生，或者统计专业的学生，都听说过这个术语，假设检验。

主成分分析原理解析：主成分降维思想、几何意义、主成分提取、主成分的性质、计算步骤。

如何学好数据分析？

有的人虽然在做数据分析，但却好像是醉汉抱着路灯一样，是来支撑平衡防止摔倒而不是为了照明。

什么是假设检验？在Excel中如何进行假设检验？

描述性统计分析要对调查总体所有变量的有关数据做统计性描述，主要包括数据的频数分析、数据的集中趋势分析、数据离散程度分析、数据的分布、以及一些基本的统计图形。

当掌握了统计学的基本知识后，你就能够以一种健康的怀疑态度来更好的审视一些研究和信息，你可以看到数据实际上表达了什么，而不是别人告诉你数据意味着什么。

作为一个想成为数据科学家的人，如何学好概率统计？

统计学专业可以申请哪些名校？

很多人还没有意识到，“协作”和“跨界”在这个时代将变得多么重要。

塔勒布解释，预测其实包含两种不确定性：第一种是“偶然不确定性（Aleatoric uncertainty）”， 也叫统计不确定性。第二种是“认知不确定性（Epistemic uncertainty）”，也叫系统不确定性。

那你知道支撑大数据和算法科技的，是哪一门学科呢？可能你也想到了，对，就是专门处理数据的统计学。

文章仅为统计学基础知识的学习笔记，供快速查找。如果只需要电子书及视频学习资料，拉到文尾自行提取（无密码）。 第一章 变量和图形 统计学：科学方法收集、整理、汇总、描述和分析数据资料，并在此基础上进行推断和决策的科学； 归纳统计学/统计推断：通过样本分析来给总体下结论 描述性统计学/演绎统计学：值描述和分析特定对象而不下结论或推断 变量、常量、连续变量、离散变…

无论如何，统计学对于我们看清这个世界是有点帮助的。

最近，社交媒体上疯传一张表情包（如下图）。随着深度学习的炒作开始消退，看到这张图的人将会心一笑。“机器学习真的没什么好让人兴奋的”或者“它只是对古老统计学的改进”这类情绪越来越普遍。但问题是，这不是真的。