顯著性校驗與A/B測試

最近在極客時間學習「程序員的數學基礎課」，整理學習筆記如下。 機器學習有不同的算法，如樸素貝葉斯、決策樹等，每種算法都會產生不同的效果，如何量化地評價各種算法的結果？ 互聯網公司一般通過用戶的在線行爲來測試算法的效果，這種測試有一個問題是如何排除非測試因素的干擾。 圖片來源極客時間「程序員的數學基礎課」 如上圖轉換率在2016年1月12日有一個突增，假如當天上線了一個新的算法A，那轉化率一定是上線

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