《部分統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)基礎(chǔ)》ppt課件引言統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)回歸分析分類(lèi)算法聚類(lèi)分析機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)階概念引言01課程背景統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)重要分支，它使用數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)的方法來(lái)研究機(jī)器學(xué)習(xí)中的規(guī)律和問(wèn)題。隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)分析和人工智能領(lǐng)域的應(yīng)用越來(lái)越廣泛，掌握統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)對(duì)于相關(guān)領(lǐng)域的研究和應(yīng)用至關(guān)重要。學(xué)習(xí)目標(biāo)01掌握統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的基本概念、方法和原理。02學(xué)會(huì)使用常見(jiàn)的統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)算法和模型進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和預(yù)測(cè)。了解統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用案例和前景。03統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)02總結(jié)詞描述性統(tǒng)計(jì)是統(tǒng)計(jì)學(xué)的基礎(chǔ)，它通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的收集、整理、描述和展示，幫助我們理解和解釋數(shù)據(jù)。詳細(xì)描述描述性統(tǒng)計(jì)主要包括數(shù)據(jù)的收集、整理、描述和展示四個(gè)步驟。在數(shù)據(jù)收集階段，我們需要明確研究目的，選擇合適的數(shù)據(jù)來(lái)源和收集方法。在整理階段，我們需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、分類(lèi)和編碼等操作，使其更加有序和易于分析。在描述階段，我們主要使用各種統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，如均值、中位數(shù)、眾數(shù)、方差等，來(lái)描述數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)和離散程度。最后，在展示階段，我們需要將數(shù)據(jù)以圖表、表格等形式呈現(xiàn)出來(lái)，以便更好地理解和解釋數(shù)據(jù)。描述性統(tǒng)計(jì)總結(jié)詞概率論是統(tǒng)計(jì)學(xué)的重要基礎(chǔ)之一，它研究隨機(jī)現(xiàn)象和隨機(jī)事件的規(guī)律性。要點(diǎn)一要點(diǎn)二詳細(xì)描述概率論主要包括概率空間、隨機(jī)變量、隨機(jī)事件的概率等基本概念。概率空間定義了隨機(jī)現(xiàn)象的可能結(jié)果集合及其概率分布。隨機(jī)變量則是將隨機(jī)現(xiàn)象的觀測(cè)結(jié)果轉(zhuǎn)化為數(shù)值型數(shù)據(jù)。隨機(jī)事件的概率則表示該事件發(fā)生的可能性大小。此外，概率論還涉及到條件概率、獨(dú)立性、貝葉斯定理等基本概念，這些概念在統(tǒng)計(jì)學(xué)中有著廣泛的應(yīng)用。概率論基礎(chǔ)總結(jié)詞參數(shù)估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)是統(tǒng)計(jì)學(xué)中最為重要的方法之一，它們幫助我們推斷總體的特征和參數(shù)。詳細(xì)描述參數(shù)估計(jì)主要通過(guò)樣本數(shù)據(jù)來(lái)估計(jì)總體的參數(shù)值，如均值、方差等。常見(jiàn)的參數(shù)估計(jì)方法有最小二乘法、極大似然估計(jì)法等。假設(shè)檢驗(yàn)則是通過(guò)樣本數(shù)據(jù)來(lái)檢驗(yàn)關(guān)于總體參數(shù)的假設(shè)是否成立，常見(jiàn)的假設(shè)檢驗(yàn)方法有t檢驗(yàn)、卡方檢驗(yàn)等。在進(jìn)行參數(shù)估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)時(shí)，需要注意樣本的代表性和可靠性，以及假設(shè)檢驗(yàn)的假設(shè)設(shè)立和結(jié)論解釋的合理性。參數(shù)估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)回歸分析03線性回歸01線性回歸是最基本的回歸分析方法，通過(guò)找到最佳擬合直線來(lái)預(yù)測(cè)因變量的值。02線性回歸模型可以用最小二乘法求解，得到最佳擬合直線的斜率和截距。03線性回歸的假設(shè)是因變量和自變量之間存在線性關(guān)系，且誤差項(xiàng)是獨(dú)立同分布的。04線性回歸的優(yōu)點(diǎn)是簡(jiǎn)單易懂，適用于數(shù)據(jù)量較小的情況，缺點(diǎn)是對(duì)于非線性關(guān)系的數(shù)據(jù)擬合效果較差。通過(guò)引入多項(xiàng)式項(xiàng)，可以擬合復(fù)雜的非線性關(guān)系，但需要謹(jǐn)慎選擇多項(xiàng)式的階數(shù)。邏輯回歸是一種用于二元分類(lèi)問(wèn)題的回歸分析方法，通過(guò)將因變量轉(zhuǎn)換為二元分類(lèi)結(jié)果。邏輯回歸的優(yōu)點(diǎn)是適用于因變量是分類(lèi)變量的情況，缺點(diǎn)是對(duì)于多分類(lèi)問(wèn)題需要進(jìn)行多次建模。邏輯回歸的假設(shè)是因變量服從二項(xiàng)分布，且誤差項(xiàng)是獨(dú)立同分布的。多項(xiàng)式回歸是指自變量和因變量之間存在非線性關(guān)系的回歸分析方法。多項(xiàng)式回歸與邏輯回歸在此添加您的文本17字在此添加您的文本16字在此添加您的文本16字在此添加您的文本16字在此添加您的文本16字在此添加您的文本16字嶺回歸是一種用于解決共線性問(wèn)題的回歸分析方法。當(dāng)自變量之間存在高度共線性時(shí)，普通的最小二乘法可能會(huì)導(dǎo)致估計(jì)值不穩(wěn)定。嶺回歸通過(guò)引入嶺參數(shù)來(lái)穩(wěn)定估計(jì)值，減少共線性的影響。套索回歸是一種用于特征選擇和模型壓縮的回歸分析方法。通過(guò)引入套索參數(shù)，套索回歸可以懲罰復(fù)雜模型并選擇最重要的特征。套索回歸的優(yōu)點(diǎn)是可以降低過(guò)擬合的風(fēng)險(xiǎn)并提高模型的泛化能力，缺點(diǎn)是可能會(huì)忽略一些重要的次要特征。嶺回歸與套索回歸分類(lèi)算法04決策樹(shù)決策樹(shù)是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，通過(guò)遞歸地將數(shù)據(jù)集劃分為更純的子集來(lái)構(gòu)建決策邊界。它易于理解和實(shí)現(xiàn)，但可能會(huì)過(guò)擬合。隨機(jī)森林隨機(jī)森林是決策樹(shù)的集成方法，通過(guò)構(gòu)建多個(gè)決策樹(shù)并綜合它們的預(yù)測(cè)結(jié)果來(lái)提高分類(lèi)精度和穩(wěn)定性。它具有較好的泛化能力和對(duì)噪聲數(shù)據(jù)的魯棒性。決策樹(shù)與隨機(jī)森林支持向量機(jī)支持向量機(jī)（SVM）：SVM是一種基于核函數(shù)的分類(lèi)算法，通過(guò)找到能夠?qū)⒉煌?lèi)別的數(shù)據(jù)點(diǎn)最大化分隔的決策邊界來(lái)工作。它適用于高維數(shù)據(jù)和線性不可分的數(shù)據(jù)集。KNN是一種基于實(shí)例的學(xué)習(xí)，通過(guò)將新的數(shù)據(jù)點(diǎn)分配給與其最近的訓(xùn)練數(shù)據(jù)點(diǎn)相同的類(lèi)別來(lái)工作。它簡(jiǎn)單且易于實(shí)現(xiàn)，但計(jì)算復(fù)雜度較高。K-近鄰算法（KNN）樸素貝葉斯是一種基于概率的分類(lèi)算法，通過(guò)計(jì)算給定特征條件下各個(gè)類(lèi)別的概率來(lái)工作。它假設(shè)特征之間相互獨(dú)立，適用于特征之間關(guān)聯(lián)性較小的情況。樸素貝葉斯（NB）K-近鄰算法與樸素貝葉斯聚類(lèi)分析05無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法K-means是一種無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，用于將數(shù)據(jù)集劃分為K個(gè)聚類(lèi)。核心思想最小化聚類(lèi)內(nèi)平方和：K-means算法的核心思想是使每個(gè)聚類(lèi)內(nèi)的數(shù)據(jù)點(diǎn)與聚類(lèi)中心之間的平方和最小化。算法流程迭代過(guò)程：K-means算法通過(guò)迭代過(guò)程，不斷更新聚類(lèi)中心，直到聚類(lèi)中心收斂或達(dá)到預(yù)設(shè)的迭代次數(shù)。適用場(chǎng)景中小規(guī)模數(shù)據(jù)集：K-means算法適用于中小規(guī)模數(shù)據(jù)集，對(duì)于大規(guī)模數(shù)據(jù)集可能存在性能瓶頸。K-means聚類(lèi)缺點(diǎn)對(duì)參數(shù)敏感：DBSCAN算法對(duì)參數(shù)的選擇較為敏感，需要合理設(shè)置Eps和MinPts兩個(gè)參數(shù)?；诿芏鹊木垲?lèi)方法DBSCAN是一種基于密度的聚類(lèi)方法，能夠發(fā)現(xiàn)任意形狀的聚類(lèi)。核心思想密度可達(dá)與密度相連：DBSCAN通過(guò)定義密度可達(dá)和密度相連的概念，將相鄰高密度區(qū)域劃分為一個(gè)聚類(lèi)。優(yōu)點(diǎn)發(fā)現(xiàn)任意形狀的聚類(lèi)：與K-means等算法不同，DBSCAN能夠發(fā)現(xiàn)任意形狀的聚類(lèi)，不受數(shù)據(jù)分布假設(shè)的限制。DBSCAN聚類(lèi)ABCD基于距離的聚類(lèi)方法層次聚類(lèi)是一種基于距離的聚類(lèi)方法，通過(guò)不斷合并或分裂數(shù)據(jù)點(diǎn)形成層次結(jié)構(gòu)。優(yōu)點(diǎn)靈活的聚類(lèi)形狀：與K-means等算法相比，層次聚類(lèi)能夠形成更加靈活的聚類(lèi)形狀，更好地適應(yīng)數(shù)據(jù)的分布特點(diǎn)。缺點(diǎn)計(jì)算復(fù)雜度高：層次聚類(lèi)的計(jì)算復(fù)雜度較高，對(duì)于大規(guī)模數(shù)據(jù)集可能存在性能瓶頸。核心思想距離度量：層次聚類(lèi)的核心思想是使用距離度量來(lái)衡量數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的相似性或差異性。層次聚類(lèi)機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)階概念06過(guò)擬合模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很好，但在測(cè)試數(shù)據(jù)或新數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳。這是因?yàn)槟Ｐ瓦^(guò)于復(fù)雜，記住了訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲，而無(wú)法泛化到新數(shù)據(jù)。欠擬合模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)和新數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)都不好。這是因?yàn)槟Ｐ瓦^(guò)于簡(jiǎn)單，無(wú)法捕捉到數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式。過(guò)擬合與欠擬合VS選擇最適合特定任務(wù)的模型。要考慮模型的復(fù)雜度、適用場(chǎng)景、計(jì)算成本等因素。交叉驗(yàn)證一種評(píng)估模型泛化能力的技術(shù)。通過(guò)將數(shù)據(jù)分成多個(gè)部分，使用其中一部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，另一部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行模型測(cè)試，以獲得更準(zhǔn)確的性能估計(jì)。模型選擇