《面向數(shù)據(jù)科學(xué)家的實用統(tǒng)計學(xué)》讀書筆記思維導(dǎo)圖

PPT書籍導(dǎo)讀最新版本讀書筆記模板《面向數(shù)據(jù)科學(xué)家的實用統(tǒng)計學(xué)》最新版讀書筆記，下載可以直接修改數(shù)據(jù)第章樣本模型小結(jié)位置值檢驗算法統(tǒng)計變量分布統(tǒng)計學(xué)變異性科學(xué)信息總體分析程度本書關(guān)鍵字分析思維導(dǎo)圖01譯者介紹第1章探索性數(shù)據(jù)分析第3章統(tǒng)計實驗與顯著性檢驗OReillyMedia,Inc．...第2章數(shù)據(jù)和抽樣分布第4章回歸與預(yù)測目錄030502040607第5章分類第7章無監(jiān)督學(xué)習(xí)第6章統(tǒng)計機器學(xué)習(xí)封面說明目錄0908010內(nèi)容摘要本書解釋了數(shù)據(jù)科學(xué)中至關(guān)重要的統(tǒng)計學(xué)概念，介紹如何將各種統(tǒng)計方法應(yīng)用于數(shù)據(jù)科學(xué)。作者以易于理解、瀏覽和參考的方式，引出統(tǒng)計學(xué)中與數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)的關(guān)鍵概念；解釋各統(tǒng)計學(xué)概念在數(shù)據(jù)科學(xué)中的重要性及有用程度，并給出原因。譯者介紹事實上，如何將大量的原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可操作的信息，這才是數(shù)據(jù)科學(xué)所面對的主要挑戰(zhàn)。OReillyMedia,Inc．...探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）是統(tǒng)計學(xué)中一個相對新的領(lǐng)域。第1章探索性數(shù)據(jù)分析經(jīng)典統(tǒng)計學(xué)幾乎只注重推斷，即從小樣本得出關(guān)于整體數(shù)據(jù)的結(jié)論，這往往是一個復(fù)雜的過程。1.1結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的組成1.2矩形數(shù)據(jù)1.3位置估計1.4變異性估計1.5探索數(shù)據(jù)分布1.6探索二元數(shù)據(jù)和分類數(shù)據(jù)010302040506第1章探索性數(shù)據(jù)分析1.7相關(guān)性1.9小結(jié)1.8探索兩個及以上變量第1章探索性數(shù)據(jù)分析第2章數(shù)據(jù)和抽樣分布位置只是總結(jié)特性的一個維度，另一個維度是變異性（variability），也稱離差（dispersion），它測量了數(shù)據(jù)值是緊密聚集的還是發(fā)散的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)有兩種基本類型，即數(shù)值型數(shù)據(jù)和分類數(shù)據(jù)。2.1隨機抽樣和樣本偏差2.2選擇偏差2.3統(tǒng)計量的抽樣分布2.4自助法2.5置信區(qū)間2.6正態(tài)分布010302040506第2章數(shù)據(jù)和抽樣分布2.7長尾分布2.8學(xué)生t分布2.9二項分布2.10泊松分布及其相關(guān)分布2.11小結(jié)12345第2章數(shù)據(jù)和抽樣分布第3章統(tǒng)計實驗與顯著性檢驗數(shù)值型數(shù)據(jù)有連續(xù)型和離散型兩種形式。3.1A/B測試3.2假設(shè)檢驗3.3重抽樣3.4統(tǒng)計顯著性和p值3.5t檢驗3.6多重檢驗010302040506第3章統(tǒng)計實驗與顯著性檢驗3.7自由度3.8方差分析3.9卡方檢驗3.10多臂老虎機算法3.11檢驗效能和樣本規(guī)模3.12小結(jié)010302040506第3章統(tǒng)計實驗與顯著性檢驗第4章回歸與預(yù)測統(tǒng)計學(xué)的核心在于如何解釋不確定度，而數(shù)據(jù)科學(xué)則關(guān)注如何解決一個具體的商業(yè)或企業(yè)目標(biāo)如果在方差公式中使用了直觀的除數(shù)n，那么就會低估方差的真實值和總體的標(biāo)準(zhǔn)偏差。4.1簡單線性回歸4.2多元線性回歸4.3使用回歸做預(yù)測4.4回歸中的因子變量第4章回歸與預(yù)測4.5解釋回歸方程4.6檢驗假設(shè)：回歸診斷4.7多項式回歸和樣條回歸4.8小結(jié)第4章回歸與預(yù)測第5章分類這被稱為有偏估計。5.1樸素貝葉斯算法5.2判別分析5.3邏輯回歸5.4評估分類模型5.5不平衡數(shù)據(jù)的處理策略5.6小結(jié)010302040506第5章分類第6章統(tǒng)計機器學(xué)習(xí)但是，如果除以n-1而不是n，這時標(biāo)準(zhǔn)偏差就是無偏估計。6.1K最近鄰算法6.2樹模型6.3Bagging和隨機森林6.4Boosting6.5小結(jié)12345第6章統(tǒng)計機器學(xué)習(xí)第7章無監(jiān)督學(xué)習(xí)典型值是對數(shù)據(jù)最常出現(xiàn)位置的估計，即數(shù)據(jù)的集中趨勢中心極限定理。7.1主成分分析7.2K-Means聚類7.3層次聚類7.4基于模型的聚類7.5變量的縮放和分類變量7.6小結(jié)010302040506第7章無監(jiān)督學(xué)習(xí)封面說明該定理指出，即便原始總體不符合正態(tài)分布，但是只要樣本的規(guī)模足夠大，并且數(shù)據(jù)并非在很大程度上偏離正常值，那么從