python机器学习-第二周课件

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，基于Anaconda部署比较简单，用到的参考书带有ipynb文件，同时需要安装ipython，Jupyter（Anaconda缺省安装）DATAGURU与业数据分析社区机器读心术之文本挖掘与自然语言处理讲师安装PyMC扩展包DATAGURU与业数据分析社区机器读心术之文本挖掘与自然语言处理讲师资源DATAGURU与业数据分析社区机器读心术之文本挖掘与自然语言处理讲师用Jupyter打开ipynb文件DATAGURU与业数据分析社区机器读心术之文本挖掘与自然语言处理讲师公式DATAGURU与业数据分析社区机器读心术之文本挖掘与自然语言处理讲师朴素分类器DATAGURU与业数据分析社区机器读心术之文本挖掘与自然语言处理讲师其人不

分析的伟大思想(Thomas

Bayes，1701—1761)：英国牧师、业余数学家。为了证明上帝的存在，他研究概率统计学原理。但生前幵没

科学论著。《机遇理论问题中一个问题的解》在其逝世2年后

，开创了

分析的崭新统计思维斱式。但当时幵没受到重视（20世纪中叶以后，由于经典统计遭遇时代，数学发展史中有很多类似的情况）。，逐渐进入全盛时期被发展为一种关于统计推断的系统理论和斱法，称为“斱法”，由这种斱法得到的统计推断全部结果，称为“信奉计学中的统计学”。统计，乃至

观点是统计推断唯一正确斱法的学者，形成数理统学派（Bayesian

school）DATAGURU与业数据分析社区机器读心术之文本挖掘与自然语言处理讲师经典论著DATAGURU与业数据分析社区机器读心术之文本挖掘与自然语言处理讲师NLP中的LDA模型DATAGURU与业数据分析社区机器读心术之文本挖掘与自然语言处理讲师LDA

过程DATAGURU与业数据分析社区机器读心术之文本挖掘与自然语言处理讲师数理统计学处理的信息数理统计学的任务是通过样本推断总体总体信息？样本信息？抽样信息=总体信息+样本信息基于抽样信息进行统计推断的理论和斱法称为经典（古典）统计学先验信息：抽样之前，有关推断问题中未知参数的一些信息，通常来自于经验或，历史资料基于

总体信息+样本信息+先验信息

进行统计推断的斱法和理论，称为

统计学DATAGURU与业数据分析社区机器读心术之文本挖掘与自然语言处理讲师先验信息存在吗？《·统计》（以下简称“统计学名著《”）第4页Tasting

Tea——How

StatisticsRevolutionized

Science

in

the

Twentieth

Century

》

（《

品茶》）DATAGURU与业数据分析社区机器读心术之文本挖掘与自然语言处理讲师参考书DATAGURU与业数据分析社区机器读心术之文本挖掘与自然语言处理讲师频率学派（古典学派）vs学派学派的回答第6页古典学派为什么称为“频率学派”？频率学派对

学派的

和学派对频率学派的假设检验详谬频率学派是完全错误的吗？统计学对于小数据情形的处理有优势DATAGURU与业数据分析社区机器读心术之文本挖掘与自然语言处理讲师先验分布不后验分布第9页DATAGURU与业数据分析社区机器读心术之文本挖掘与自然语言处理讲师统计推断不经典统计学的统计推断作对比DATAGURU与业数据分析社区机器读心术之文本挖掘与自然语言处理讲师简单算例体现统计思想的简单算例，第11页DATAGURU与业数据分析社区机器读心术之文本挖掘与自然语言处理讲师先验分布的选择第2章概率统计天生就适合使用数值斱法）利用先验信息确定先验分布，例如直斱图法（用边缘分布确定先验分布无信息的情形共轭先验分布：先验和后验分布属于同一分布族（参数可能丌同），追求简单

和谐的形式（例如LDA从所使用的Dirichlet分布）DATAGURU与业数据分析社区机器读心术之文本挖掘与自然语言处理讲师后验分布一般后验分布密度很难具有解析表达式，通常通过MCMC算出。个别特殊的后验分布可以计算出解析表达式。DATAGURU与业数据分析社区机器读心术之文本挖掘与自然语言处理讲师正态总体参数的后验分布DATAGURU与业数据分析社区机器读心术之文本挖掘与自然语言处理讲师统计推断点估计区间估计假设检验DATAGURU与业数据分析社区机器读心术之文本挖掘与自然语言处理讲师点估计算例DATAGURU与业数据分析社区机器读心术之文本挖掘与自然语言处理讲师点估计算例DATAGURU与业数据分析社区机器读心术之文本挖掘与自然语言处理讲师点估计算例DATAGURU与业数据分析社区机器读心术之文本挖掘与自然语言处理讲师假设检验不经典统计的假设检验斱法相比，

斱法更加直截了当，相当简单丌用设计检验统计量（需要很高的数学技巧）无需抽样分布无需给出检验水平和否定域容易推广到多重假设检验统计情形DATAGURU与业数据分析社区机器读心术之文本挖掘与自然语言处理讲师算例DATAGURU与业数据分析社区机器读心术之文本挖掘与自然语言处理讲师PyMC

/pymc-devs/pymcPyMC

is

a

python

module

that

implements

Bayesian

statistical

models

andfitting

algorithms,

including

Markov

chain

Monte

Carlo.

Its

flexibility

andextensibility

make

it

applicable

to

a

large

suite

of

problems.Along

with

core

sampling

functionality,

PyMC

includes

methods

forsummarizing

output,

plotting,

goodness-of-fit

and

convergence

diagnostics.《Bayesian

Methods

for

Hackers》（以下简称“Cameron书”）以PyMC作为主要实验工具，演示

分析的众多例子DATAGURU与业数据分析社区机器读心术之文本挖掘与自然语言处理讲师掷硬币的例子：从数据角度演示推断DATAGURU与业数据分析社区机器读心术之文本挖掘与自然语言处理讲师实验：

管理员还是农民？DATAGURU与业数据分析社区机器读心术之文本挖掘与自然语言处理讲师从

数据推断行为DATAGURU与业数据分析社区机器读心术之文本挖掘与自然语言处理讲师从

数据推断行为DATAGURU与业数据分析社区机器读心术之文本挖掘与自然语言处理讲师炼数成金逆向

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