【彙總】機器學習基礎之「統計篇」思惟導圖

 

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【彙總】機器學習基礎之「統計篇」

2017-03-20
ZOE
 
 統計

Notes:git

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本文用一系列「思惟導圖」由淺入深的總結了「統計學」領域的基礎知識,是對以前系列文章作的一次完整的梳理,也是我至今爲止全部與統計有關的學習筆記。衆所周知,「統計學」是深刻理解「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。普通人難以作到「一次學習」,經典知識老是在一次次回顧後纔能有更深刻的理解。這也是我選擇「思惟導圖」做爲學習工具的緣由,發散性思考的模式能有助於迅速回憶起相關的知識。近一個月我對以前陸陸續續學習的統計知識進行了系統性的複習、知識點補充以及思惟導圖筆記的完善,在這裏把完整的筆記和你們分享。本文圖片不少,請在wifi下閱讀哦。工具

Update Log

  • 2017/03/20

思惟導圖說明

  • 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,須要重點理解,通常是後續學習的基石;「綠色星星」則爲須要進一步鞏固的內容;「藍色星星」爲高級部分,能夠暫時不深刻;「紅色旗子」表示並列層級,「綠色旗子」爲下一層級;「黃色星星」表示須要注意的內容點。
  • 「箭頭線」標出了知識之間的聯繫。
  • 文末附上了分章節整理的連接及百度雲盤文件分享,能夠根據須要閱讀。
  • 筆記只是我學習過程的知識整理,原本是我本身複習時輔以參考的, 不免有缺陷及錯誤,但願你們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

機率

機率分佈

抽樣分佈

區間估計

假設檢驗

兩整體均值之差和比例之差的推斷

整體方差的統計推斷

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

簡單線性迴歸

殘差分析

多元迴歸

迴歸分析

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.學習

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