17张思维导图,一网打尽机器学习统计基础
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本文用一系列「思维导图」由浅入深的总结了「统计学」领域的基础知识,是对之前系列文章做的一次完整的梳理,也是我至今为止所有与统计有关的学习笔记。普通人难以做到“一次学习”,经典知识总是在一次次回顾后才能有更深入的理解。这也是我选择「思维导图」作为学习工具的原因,发散性思考的模式能帮助迅速回忆起相关的知识。微信后台回复:“导图”,获取本文报告。
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- 核心重点用「红色星星」标出,需要重点理解,一般是后续学习的基石;「绿色星星」则为需要进一步巩固的内容;「蓝色星星」为高级部分,可以暂时不深入;「红色旗子」表示并列层级,「绿色旗子」为下一层级;「黄色星星」表示需要注意的内容点。
- 「箭头线」标出了知识之间的联系。
- 笔记只是我学习过程的知识整理,本来是我自己复习时辅以参考的, 难免有缺陷及错误,希望大家能积极帮我批评指正哦。
导图概览
描述性统计:表格和图形法
描述性统计:数值方法
概率&概率分布
抽样分布
区间估计
假设检验
两总体均值之差和比例之差的推断
总体方差的统计推断
多个比率的比较&独立性检验&拟合优度检验
实验设计&方差分析
简单线性回归
残差分析
多元回归
回归分析
时间序列及预测
非参数方法
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