Python 机器学习入门：数据集、数据类型和统计学
机器学习是通过研究数据和统计信息使计算机学习的过程。机器学习是迈向人工智能（AI）的一步。机器学习是一个分析数据并学会预测结果的程序。 数据集 在计算机的思维中，数据集是任何数据的集合。它可以是从数组到完整数据库的任何东西。 数组的示例： [99,86,87,88,111,86,103,87,94,...
用数据讲故事：十大统计学/机器学习魔法指数
统计学和机器学习为数据分析提供理论基础，入门时我看过很多统计学相关书籍，复杂的公式和推导过程让我一度陷入迷茫。对于数据科学/分析师来说，如何使用统计学知识并应用到我们的分析场景中更为重要。本文主要基于数据分析工作中的实际应用场景，分享一些魔法统计学/机器学习指数，对一些基础指数、原理及公式推导不过多...
生物统计学下的机器学习（3）
平滑样条在第二章中，我们学习了如何利用节点和基函数来拟合回归样条。分析发现，节点数量过多将导致较低的 MSE ，这意味着过度拟合了曲线特征。以使用 25 个节点的自然样条曲线为例：显然，这条曲线过度拟合了数据。因此，我们将使用类似正则化的方法来解决这个问题。我们可以选择许多节点，但是需要限制...
生物统计学下的机器学习（2）
分段回归和样条曲线第一章介绍了如何使用多项式回归来拟合非线性数据（生物统计学下的机器学习（1））。本章介绍另外一种拟合方法，即在预定位置设置断点（节点），将数据划分为多个区间，然后对不同区间内的数据分别拟合线段。接下来，我们可以让各个部分相互连接...
生物统计学下的机器学习（1）
引言本课程主要介绍如何处理非线性问题。通过学习这门课程，你将掌握以下技能：掌握模拟非线性效应的方法；实现线性和多项式分段回归；了解多项式样条、b 样条和自然样条的区别；用不同样条拟合广义线性模型；使用平滑样条来逼近非线性效应；在广义加性模型中集成平滑样条。数据准备这里使用 MultiKink 包中的...
机器学习深度研究：特征选择中几个重要的统计学概念
问题引出当我们拿到数据并对其进行了数据预处理，但还不能直接拿去训练模型，还需要选择有意义的特征（即特征选择），这样做有四个好处：1、避免维度灾难2、降低学习难度3、减少过拟合4、增强对特征和特征值之间的理解常见的特征选择有三种方法：过滤法（Filter）：先...
AI：几张图理清人工智能与机器学习、知识发现、数据挖掘、统计学、模式识别、神经计算学、数据库之间的暧昧关系
目录几张图理清人工智能与机器学习、知识发现、数据挖掘、统计学、模式识别、神经计算学、数据库之间的暧昧关系1、首先给从业者的自己定个位2、初步了解一下人工智能、机器学习、深度学习(1)、Artificial Intelligence (2)、Machine Learning (3...
时序预测的三种方式：统计学模型、机器学习、循环神经网络
时间序列预测，其主要任务是基于某一指标的历史数据来预测其在未来的取值，例如上图中的曲线记录了1949年至1960年共12年144个月份的每月航班乘客数（具体单位未经考证），那么时序预测要解决的问题就是：给定前9年的历史数据，例如1949-1957，那么能否预测出1958-1960两年间...
AI：几张图理清人工智能与机器学习、知识发现、数据挖掘、统计学、模式识别、神经计算学、数据库之间的暧昧关系
几张图理清人工智能与机器学习、知识发现、数据挖掘、统计学、模式识别、神经计算学、数据库之间的暧昧关系1、首先给从业者的自己定个位奥，原来我不知道自己不知道，还是一颗韭菜，我只会 import keras，难过……2、初步了解一下人工智能、机器学习、深度学习(1)、Artificial Intelli...
独家 | 一文读懂统计学与机器学习的本质区别（附案例）
翻译：李海明 校对：丁楠雅 本文约4000字，建议阅读10+分钟。 文章来源：微信公众号 数据派THU 本文为你讲解了统计学与机器学习的本质区别。 两者之间并不一样。如果机器学习仅仅是统计学基础上的锦上添花，那么其结构只能像沙堡一样脆弱。 老实说，我已经厌倦了在社交媒体和我的大学里听到这种争论，而且...
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