《部分统计学习基础》课件

部分统计学习基础汇报人统计学习基础概念添加目录标题目录概率论基础数理统计基础机器学习基础贝叶斯统计基础添加章节标题统计学习基础概念统计学习是一种从数据中学习并预测未知数据的方法主要研究如何从数据中学习到有用的信息，并利用这些信息进行预测和决策统计学习包括监督学习、无监督学习和强化学习等类型统计学习广泛应用于各个领域，如金融、医疗、教育等统计学习是一种从数据中学习并预测未知数据的方法统计学习的基本思想是利用已知数据建立模型，然后利用模型预测未知数据统计学习的基本思想包括监督学习、无监督学习和强化学习统计学习的基本思想是利用数据挖掘技术从大量数据中提取有用的信息监督学习通过已知的输入和输出数据学习模型无监督学习通过无标签的数据学习模型半监督学习结合有标签和无标签的数据学习模型强化学习通过与环境的交互学习最优策略医疗领域疾病预测、药物教育领域学生成绩预测、研发、医疗资源分配等课程安排、教育政策制定等商业领域市场预测、风险科研领域数据挖掘、模式评估、客户分析等识别、人工智能等概率论基础概率随机事件发生的可能概率的性质非负性、规范性大小性、可加性随机事件在试验中可能出概率的表示方法频率、概现也可能不出现的事件率密度函数、概率分布函数离散型随机变量取值为有连续型随机变量取值为实限个或可数无穷多个数轴上的一个区间概率分布描述随机变量取概率密度函数描述连续型值的概率规律随机变量取值的概率分布随机变量表示随机现象的累积分布函数描述随机变量数学模型取值小于或等于某个值的概率l期望随机变量所有可能取值的加权平均数l方差随机变量与期望的偏差平方的平均数l标准差方差的平方根，表示随机变量偏离期望的程度l协方差两个随机变量偏差的乘积的平均数，表示两个随机变量之间的相关性l相关系数协方差与两个随机变量标准差的乘积的比值，表示两个随机变量之间的线性相关性程度l矩随机变量的所有阶数的期望，如均值、方差、标准差等大数定律当中心极限定理应用大数定律重要性大数定和中心极限定理律和中心极限定样本数量足够当样本数量足理是统计学中重是统计学的基础，大时，样本均够大时，样本要的理论基础，广泛应用于抽样值接近总体均均值的分布接对于理解统计推调查、参数估计断和统计决策具值近正态分布等领域有重要意义数理统计基础估计方法点估计、区间估估计准则无偏性、有效性、计、贝叶斯估计等一致性等概念根据样本数据估计总估计误差偏差、方差、均体参数的方法方误差等假设检验的概假设检验的类假设检验的步骤假设检验的应提出假设、选择念检验假设型包括参数用广泛应用检验方法、计算是否成立的一检验和非参数于科学研究、检验统计量、确种统计方法检验质量控制等领定显著性水平、得出结论域方差分析是一种统计方法，用于比方差分析可以分为单因素方差分析较两组或多组数据的平均值是否存和多因素方差分析在显著差异添加标题添加标题添加标题添加标题方差分析的基本思想是，通过比较方差分析的步骤包括选择合适的各组数据的方差，来判断各组数据统计软件，输入数据，进行方差分是否来自同一总体析，解释结果回归分析是一种统计分析方法，用线性回归是最常用的回归分析方法，于研究变量之间的关系包括简单线性回归和多元线性回归添加标题添加标题添加标题添加标题回归分析可以分为线性回归和非线非线性回归包括多项式回归、对数性回归回归、指数回归等机器学习基础定义机器学习是一种通过数据学习并做出预测或决策的算法●分类a.监督学习使用标记数据训练模型，如分类、回归等b.无监督学习使用未标记数●据训练模型，如聚类、降维等c.强化学习通过与环境交互来学习，如游戏、自动驾驶等d.半监督学习结合监督学习和无监督学习，如半监督分类、半监督聚类等●a.监督学习使用标记数据训练模型，如分类、回归等●b.无监督学习使用未标记数据训练模型，如聚类、降维等●c.强化学习通过与环境交互来学习，如游戏、自动驾驶等●d.半监督学习结合监督学习和无监督学习，如半监督分类、半监督聚类等监督学习需要无监督学习不监督学习应用无监督学习应用已知的输入和输需要已知的输入分类、回归、预聚类、降维、异出数据，通过训和输出数据，通测等常检测等练模型来预测未过训练模型来发知数据的输出现数据的结构和模式集成学习将多个深度学习通过多集成学习与深度学习集成学习与深度学习的的区别集成学习注应用在图像识别、语模型组合起来，提层神经网络，学习音识别、自然语言处理重模型组合，深度学高预测准确性数据中的复杂模式等领域都有广泛应用习注重模型深度l监督学习用于预测、分类、回归等任务，如线性回归、逻辑回归、支持向量机等l无监督学习用于聚类、降维等任务，如K-means、PCA等l强化学习用于决策、控制等任务，如Q-learning、Deep Q-Networks等l深度学习用于图像识别、语音识别、自然语言处理等任务，如CNN、RNN、LSTM等贝叶斯统计基础贝叶斯定理贝叶斯决策贝叶斯估计贝叶斯网络一种表示概率关系描述在已知条基于贝叶斯定利用贝叶斯定的图形模型，用件下，如何更理，选择最优理，对未知参于描述复杂系统新事件的概率决策数进行估计的不确定性和依赖关系贝叶斯网络一种概率图模型，用于表示变量之间的条件独立关系隐马尔可夫模型一种随机过程模型，用于描述隐藏状态的序列生成过程贝叶斯网络与隐马尔可夫模型的关系隐马尔可夫模型可以看作是贝叶斯网络的一种特殊形式贝叶斯网络与隐马尔可夫模型的应用在自然语言处理、语音识别、图像处理等领域有广泛应用贝叶斯估计基于先验概率和后验概率的估计方法贝叶斯推理基于贝叶斯定理的推理方法贝叶斯网络一种表示概率关系的有向无环图马尔可夫链蒙特卡洛方法一种基于马尔可夫链的贝叶斯估计方法应用场景贝叶斯方法广泛应用于机器学习、自然语言处理、图像识别等领域优势贝叶斯方法具有强大的学习能力，能够从数据中学习到概率分布，从而进行预测和决策优势贝叶斯方法能够处理不确定性问题，通过概率分布来表示不确定性，从而进行风险评估和决策优势贝叶斯方法具有灵活性，能够处理各种类型的数据，包括离散数据、连续数据、高维数据等感谢您的观看汇报人。