统计学(Statistics)是研究收集、分析、解读、展示及组织(collection, analysis, interpretation, presentation and organization)数据的学科,通过量化地研究随机性,从而理解数据的产生机制,并进行判别、预测、优化、决策。统计学理论和方法是很多现代科学分支的支柱,其广泛的应用深刻地影响现代生活,具有代表性的应用领域包括: 生物/医学(生物统计学,基因统计学,生物信息学,制药学等)
社会学/环境学(社会统计学,心理学,人口学,空间统计学,环境统计学等)
工业工程学(质量控制,可靠性分析等)
经济学/金融学(精算学,金融统计学等)
工程学/计算机科学(统计学习,数据挖掘,信号/图像采样/处理等)
基础科学(统计物理学,统计化学等)

VIP内容

机器学习中复杂的统计数据让许多开发人员感到担忧。了解统计学可以帮助你建立强大的机器学习模型,针对给定的问题陈述进行优化。这本书将教你所有需要执行复杂的统计计算所需的机器学习。您将获得有关监督学习、非监督学习、强化学习等统计信息。了解真实世界的例子,讨论机器学习的统计方面,并熟悉它。您还将设计用于执行诸如模型、参数拟合、回归、分类、密度收集等任务的程序。

到本书结束时,你将掌握机器学习所需的统计数据,并能够将你的新技能应用于任何类型的行业问题。

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