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  • 统计学在谈大数据分析之前我想应该说一说统计学。统计学到底是怎样一种学问呢。先看看我们的周围,其实有无限多的数据。所谓数据呢就是一系列数字的集合或者符号的集合体。我们傻傻的看着这些数据也看不出什么。所以我们会看一些数据的个数,平均,倾向,分类等才能了解数据的性质。那么看数字数据,基本上会有一定的不确定性,比如学校的考试大家得分都是一样的话算平均值,排名次就根本没有意义了。统计学就是一个被体系
    2017-10-28 22:16:30
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  •  大数据这两年发展迅速,受到了很多人的关注。在很多人的理解中,大数据光从名字上看,就跟有关系,肯定对数学要求高,但是做大数据真的需要数学好吗?其实这都是大众对于大数据的误解。 在实际的学习中和工作中,只有少部分的大数据岗位对于数学的要求高,而大多数大数据岗位,对于数学的要求并不高。我们也可以从大数据学习内容中看出来,大数据对于数学要求并不高。比如下面就是光环大数据的课程:阶...
    2018-12-24 14:42:02
    阅读量:1976
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  • 统计基础知识平均数中位数中间(a+b)/2 众数aaa极差max-min,差距大分的开 中程数(max+min)/2象形统计图片显示数据条形图直观,对比,归类线形图看趋势(起点小心坑,非0)饼图看比例,占有率茎叶图共用十位,篮球比赛球员计分,看分布情况箱线图 122321 作用识别异常值。数据清洗中,作用很大看中位数,中位数分隔,接着中位数分隔...
    2018-07-09 11:43:43
    阅读量:2629
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  • 数据科学离不开计算机(包括数据库、数据挖掘、机器学习等),数据科学离不开统计学。这几乎已经是大家的共识了。但是在数据科学的旗帜下,如何摆放计算机、和统计学,如何融合计算机和统计学,却不是那么容易。统计学家,习惯于用模型来套数据,用模型来套世界。比如对于时间序列数据,统计学家推出了AR、MA、ARMA、ARIMA、SARIMA、ARCH、GARCH等一系列模型,也取得了巨大的成功。这些方法具有如...
    2018-11-13 23:30:58
    阅读量:296
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  • 统计学中数据类型 在统计学中,统计数据主要可分为四种类型,分别是定类数据,定序数据,定距数据,定比变量。1.定类数据(Nominal):名义级数据,数据的最低级,表示个体在属性上的特征或类别上的不同变量,仅仅是一种标志,没有序次关系。例如, ”性别“,”男“编码为1,”女“编码为2。2.定序数据(Ordinal):数据的中间级,用数字表示个体在某个有序状态中所处的位
    2014-02-27 11:23:27
    阅读量:2856
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  • 由于工作关系,在我的周围存在这两类人,一是正在学校学习的大学生,二是在IT公司从事研发设计的工程师。他们在数学学习和应用方面出现了两个极端。在校大学生,特别是大一、大二的学生每学期都有一些诸如数学分析、线性代数、数论之类数学课程,尽管在课堂上可以听到莱布尼茨和牛顿的纠葛故事、笛卡尔的爱情故事,但是他们往往感到很迷茫,因为不知道所学的数学知识到底有什么用。对于IT公司的研发人员来说,他们在进入大数据...
    2018-12-12 23:29:31
    阅读量:752
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  •         从目前自己所掌握的关于机器学习后深度学习的知识中关于数学的相关知识发现还是统计学的概念和公式用的最多的,所以我就先将这一部分的相关知识总结罗列一下,对于一些数学基础比较薄弱的童鞋应该算是比较容易入门机器学习的,只是在你听到方差样本和概率密度这些词的时候不会一脸懵逼。        当然有些最基本的概念性的东西我就不去过多解释了,自己可以去百度。    一些基本概念:  ...
    2018-03-24 12:30:07
    阅读量:1100
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  • 《深入浅出统计学》是一本学习统计学的很好的入门书,说理简单易懂,并且附有案例演示。但是书本往往有这样一个缺点:读了后面忘了前面,想要复习的话又需要翻来翻去,回顾十分不易,我读了这本书后将书本中涉及的统计学知识点及计算方法做了一张表,供有需要的可以参考,本来想用表格形式的,但是数学符号及格式往往难以调整,所以用了图片:
    2017-06-14 09:04:32
    阅读量:2959
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  • 1、机器学习、大数据、深度学习、数据挖掘、统计、决策和风险分析、概率、模糊逻辑等有什么不同?     答:除了属于、具体目标和文化等,并没有什么本质的区别。它们都是概率的分支,对不确定性的理解和量化。概率本身就是逻辑的一种扩展。 2、概率和逻辑之间有什么不同?    答:两者并没有特别大的区别,除了,概率对不确定性的处理,逻辑对应着确定性。机器学习、统计等都是一种不确定性的事
    2014-05-11 10:42:31
    阅读量:1762
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  • 1、统计学习以数据为研究对象,是数据驱动的学科2、目的是对数据进行预测与分析3、基本假设是同类数据具有一定的统计规律性4、考虑--学习什么样的模型、如何学习模型、尽可能提高学习效率5、包括:监督学习、非监督学习、半监督学习、强化学习特征空间:每一维对应于一个特征假设空间:输入空间到输出空间的映射的集合(例如假设决策函数是输入变量的线性函数,那么模型的假设空间就是所有这些线性
    2016-03-30 22:25:06
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