《面向数据科学家的实用统计学》读书笔记思维导图VIP

PPT书籍导读最新版本读书笔记模板《面向数据科学家的实用统计学》最新版读书笔记，下载可以直接修改数据第章样本模型小结位置值检验算法统计变量分布统计学变异性科学信息总体分析程度本书关键字分析思维导图01译者介绍第1章探索性数据分析第3章统计实验与显著性检验OReillyMedia,Inc．...第2章数据和抽样分布第4章回归与预测目录030502040607第5章分类第7章无监督学习第6章统计机器学习封面说明目录0908010内容摘要本书解释了数据科学中至关重要的统计学概念，介绍如何将各种统计方法应用于数据科学。作者以易于理解、浏览和参考的方式，引出统计学中与数据科学相关的关键概念；解释各统计学概念在数据科学中的重要性及有用程度，并给出原因。译者介绍事实上，如何将大量的原始数据转化为可操作的信息，这才是数据科学所面对的主要挑战。OReillyMedia,Inc．...探索性数据分析（EDA）是统计学中一个相对新的领域。第1章探索性数据分析经典统计学几乎只注重推断，即从小样本得出关于整体数据的结论，这往往是一个复杂的过程。1.1结构化数据的组成1.2矩形数据1.3位置估计1.4变异性估计1.5探索数据分布1.6探索二元数据和分类数据010302040506第1章探索性数据分析1.7相关性1.9小结1.8探索两个及以上变量第1章探索性数据分析第2章数据和抽样分布位置只是总结特性的一个维度，另一个维度是变异性（variability），也称离差（dispersion），它测量了数据值是紧密聚集的还是发散的结构化数据有两种基本类型，即数值型数据和分类数据。2.1随机抽样和样本偏差2.2选择偏差2.3统计量的抽样分布2.4自助法2.5置信区间2.6正态分布010302040506第2章数据和抽样分布2.7长尾分布2.8学生t分布2.9二项分布2.10泊松分布及其相关分布2.11小结12345第2章数据和抽样分布第3章统计实验与显著性检验数值型数据有连续型和离散型两种形式。3.1A/B测试3.2假设检验3.3重抽样3.4统计显著性和p值3.5t检验3.6多重检验010302040506第3章统计实验与显著性检验3.7自由度3.8方差分析3.9卡方检验3.10多臂老虎机算法3.11检验效能和样本规模3.12小结010302040506第3章统计实验与显著性检验第4章回归与预测统计学的核心在于如何解释不确定度，而数据科学则关注如何解决一个具体的商业或企业目标如果在方差公式中使用了直观的除数n，那么就会低估方差的真实值和总体的标准偏差。4.1简单线性回归4.2多元线性回归4.3使用回归做预测4.4回归中的因子变量第4章回归与预测4.5解释回归方程4.6检验假设：回归诊断4.7多项式回归和样条回归4.8小结第4章回归与预测第5章分类这被称为有偏估计。5.1朴素贝叶斯算法5.2判别分析5.3逻辑回归5.4评估分类模型5.5不平衡数据的处理策略5.6小结010302040506第5章分类第6章统计机器学习但是，如果除以n-1而不是n，这时标准偏差就是无偏估计。6.1K最近邻算法6.2树模型6.3Bagging和随机森林6.4Boosting6.5小结12345第6章统计机器学习第7章无监督学习典型值是对数据最常出现位置的估计，即数据的集中趋势中心极限定理。7.1主成分分析7.2K-Means聚类7.3层次聚类7.4基于模型的聚类7.5变量的缩放和分类变量7.6小结010302040506第7章无监督学习封面说明该定理指出，即便原始总体不符合正态分布，但是只要样本的规模足够大，并且数据并非在很大程度上偏离正常值，那么从