17 幅思维导图 | 机器学习基础（一）统计篇
作者：互联网
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本文用一系列「思维导图」由浅入深的总结了「统计学」领域的基础知识，是对之前系列文章做的一次完整的梳理，也是我至今为止所有与统计有关的学习笔记。
众所周知，「统计学」是深入理解「机器学习|数据挖掘」的重要基础学科。正所谓磨刀不误砍柴工，对于数理基础薄弱的人，强化一下理论的学习是大有裨益的。
普通人难以做到“一次学习”，经典知识总是在一次次回顾后才能有更深入的理解。这也是我选择「思维导图」作为学习工具的原因，发散性思考的模式能帮助迅速回忆起相关的知识。
近一个月我对之前陆陆续续学习的统计知识进行了系统性的复习、知识点补充以及思维导图笔记的完善，在这里把完整的笔记和大家分享。本文图片很多，请在wifi下阅读哦。
建议先阅读：
ZOE酱：导读 | 导图规则、文章主题与如何下载zhuanlan.zhihu.com
笔记说明
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- 笔记只是我学习过程的知识整理，本来是我自己复习时辅以参考的， 难免有缺陷及错误，希望大家能积极帮我批评指正哦。
思维导图
导图概览
描述性统计：表格和图形法
描述性统计：数值方法
概率
概率分布
抽样分布
区间估计
假设检验
两总体均值& 比例的推断
总体方差的统计推断
多个比率的比较/ 独立性/拟合优度检验
实验设计 | 方差分析
简单线性回归
残差分析
多元回归
回归分析
时间序列分析及预测
非参数方法
参考资料
《STATISTICS FOR BUSINESS AND ECONOMICS》12e David R. Anderson etc.
章节浏览
- 【笔记】统计（一）描述性统计
- 【笔记】统计（二）概率&概率分布
- 【笔记】统计（三）抽样分布&区间估计
- 【笔记】统计（四）假设检验
- 【笔记】统计（五）两总体均值之差和比例之差的推断
- 【笔记】统计（六）总体方差的统计推断
- 【笔记】统计（七）多个比率的比较&独立性检验&拟合优度检验
- 【笔记】统计（八）实验设计&方差分析
- 【笔记】统计（九）简单线性回归
- 【笔记】统计（十）多元回归&回归分析
- 【笔记】统计（十一）时间序列及预测&非参数方法
标签：思维,17,导图,笔记,学习,描述性,统计 来源： https://www.cnblogs.com/dhcn/p/14703500.html