一、统计学基础部分 1、《统计学》 David Freedman等著，魏宗舒，施锡铨等译 中国统计出版社 据说是统计思想讲得最好的一本书，读了部分章节，受益很多。整本书几乎没有公式，但是讲到了统计思想的精髓。 2、《Mind on statistics(英文版）》 机械工业出版社 只需...
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2015-04-18 20:33:30
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今天看论文的时候又看到了协方差矩阵这个破东西，以前看模式分类的时候就特困扰，没想到现在还是搞不清楚，索性开始查协方差矩阵的资料，恶补之后决定马上记录下来，嘿嘿~本文我将用自认为循序渐进的方式谈谈协方差矩阵。统计学的基本概念学过概率统计的孩子都知道，统计里最基本的概念就是样本的均值，方差，或者再加个标...
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2015-04-17 15:36:50
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数据科学(Data Science)是从数据中提取知识的研究，关键是科学。数据科学集成了多种领域的不同元素，包括信号处理，数学，概率模型技术和理论，机器学习，计算机 编程，统计学，数据工程，模式识别和学习...
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2015-04-14 13:10:52
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SkipList介绍
1. SkipList（跳表），在理论上能够在O(log(n))时间内完成查找、插入、删除操作。SkipList是一种红黑树的替代方案，由于SkipList与红黑树相比无论从理论和实现都简单许多，所以得到了很好的推广。SkipList是基于一种统计学原理实现的，有可能出现最坏情况，即查找和更新操作都是O(n)时间复杂度，但从统计学角度分析这种概率极小。使用SkipL...
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2015-04-13 19:01:10
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机器学习笔记：朴素贝叶斯方法（Naive Bayes）原理和实现本文主要描述了朴素贝叶斯分类方法，包括模型导出和学习描述。实例部分总结了《machine learning in action》一书中展示的一个该方法用于句子感情色彩分类的程序。
方法概述
学习（参数估计）
实现：朴素贝叶斯下的文本分类
模型概述
朴素贝叶斯方法，是指
朴素：特征条件独立贝叶斯：基于贝叶斯定理
根据贝叶斯定理，对一个分类...
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2015-04-13 01:46:03
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机器学习，与几个相关领域的关系。主要由下图的表现关系： 统计学的方法可以实现机器学习(Machine Learning),而机器学习可以实现人工智能（AI），让机器做一些智能的事情。数据挖掘（Data Mining）,是用大量的数据(data)学习出一些其中的关系（规律等等）；而机器学习是勇士数.....
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2015-04-12 14:40:57
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统计学意义（p值） 结果的统计学意义是结果真实程度（能够代表总体）的一种估计方法。专业上，p值为结果可信程度的一个递减指标，p值越大，我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标。p值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率。如p=0.05提示样本中变量关联有5%的可能是由于.....
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2015-04-08 14:46:22
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1。有识有胆，有胆有识，知识与胆量是互相促进的。 2。体育锻炼可以（有时可以迅速）使人乐观（科学实验证明）。 3。勤奋，机会，乐观是成功的三要素。（注意：传统观念认为勤奋和机会是成功的要素，但是经过统计学和成功人士的分析得出，乐观是成功的第三要素） 4。自信是人格的核心。 5。获得的成功越大，就越令...
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2015-04-06 06:24:31
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1、logistic回归是统计学习中的经典分类方法。
最大熵模型：最大熵是概率模型学习的一个准则，将其推广到分类问题得到最大熵模型。
两者都是对数线性模型。
2、二项logstic分类模型：用于二类分布。
多项logstic分类模型：用于多类分布。
3、最大熵模型（maximum entropy model）:是由最大熵原理推导实现。
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2015-04-05 09:14:27
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前 言
R语言是近年来迅速崛起的用于数据分析和数据挖据的编程语言，它由一批统计学家开发，进而广泛应用于各种需要进行统计分析的行业。在大数据时代，其优雅的编码风格、包罗万象的开发包、强大的数据处理能力，吸引了来自各个领域从事数据分析相关工作的人员。
R语言是强大自由的，但是其学习曲线也是陡峭的。本人具有C/C++,C#,Python等多种语言的开发经验，就本人的体会，从R语言初级开发水平进阶到中...
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2015-04-04 09:22:41
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