面向數(shù)據(jù)科學(xué)家的實(shí)用統(tǒng)計(jì)學(xué)讀書筆記模板01思維導(dǎo)圖讀書筆記目錄分析內(nèi)容摘要精彩摘錄作者介紹目錄0305020406思維導(dǎo)圖數(shù)據(jù)科學(xué)家概念數(shù)據(jù)實(shí)用方法統(tǒng)計(jì)作者第章小結(jié)數(shù)據(jù)檢驗(yàn)算法模型分布變量統(tǒng)計(jì)抽樣聚類本書關(guān)鍵字分析思維導(dǎo)圖內(nèi)容摘要內(nèi)容摘要本書解釋了數(shù)據(jù)科學(xué)中至關(guān)重要的統(tǒng)計(jì)學(xué)概念，介紹如何將各種統(tǒng)計(jì)方法應(yīng)用于數(shù)據(jù)科學(xué)。作者以易于理解、瀏覽和參考的方式，引出統(tǒng)計(jì)學(xué)中與數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)的關(guān)鍵概念；解釋各統(tǒng)計(jì)學(xué)概念在數(shù)據(jù)科學(xué)中的重要性及有用程度，并給出原因。讀書筆記讀書筆記內(nèi)容可圈可點(diǎn)，有些例子內(nèi)容不夠深入，建立基礎(chǔ)認(rèn)知可以，但要想獲得豐富的應(yīng)用場景，還有所欠缺!。通俗易懂，知識系統(tǒng)化。前面的內(nèi)容講解清楚易懂，后面兩章吃力，不是太懂，還需要以后再回來看看。術(shù)語太多，幾乎是知識點(diǎn)的匯總。如果一個(gè)預(yù)測變量可以表示為其他變量的一種線性組合，就產(chǎn)生了完美的多重共線性問題。寫給半路出家的數(shù)據(jù)科學(xué)家們，但是想要真正學(xué)好，還得回頭好好研究統(tǒng)計(jì)學(xué)。講的是一個(gè)大的方面，對一些細(xì)節(jié)問題基本不涉及，對有一定統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)的同學(xué)還行，對那些想入門提升的可能作用不大。這本書是一個(gè)比較精煉的參考類書籍，附帶不少例子以供學(xué)習(xí)。書如其名。數(shù)據(jù)科學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)雖然有頗多共同的知識點(diǎn)，但二者的側(cè)重點(diǎn)不一樣，統(tǒng)計(jì)學(xué)中一些很重要的點(diǎn)對于數(shù)據(jù)科學(xué)來說就無關(guān)緊要，所以對于數(shù)據(jù)科學(xué)來說，這本書并不是必需的！。精彩摘錄精彩摘錄事實(shí)上，如何將大量的原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可操作的信息，這才是數(shù)據(jù)科學(xué)所面對的主要挑戰(zhàn)。探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）是統(tǒng)計(jì)學(xué)中一個(gè)相對新的領(lǐng)域。經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)幾乎只注重推斷，即從小樣本得出關(guān)于整體數(shù)據(jù)的結(jié)論，這往往是一個(gè)復(fù)雜的過程。位置只是總結(jié)特性的一個(gè)維度，另一個(gè)維度是變異性（variability），也稱離差（dispersion），它測量了數(shù)據(jù)值是緊密聚集的還是發(fā)散的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)有兩種基本類型，即數(shù)值型數(shù)據(jù)和分類數(shù)據(jù)。數(shù)值型數(shù)據(jù)有連續(xù)型和離散型兩種形式。統(tǒng)計(jì)學(xué)的核心在于如何解釋不確定度，而數(shù)據(jù)科學(xué)則**如何解決一個(gè)具體的商業(yè)或企業(yè)目標(biāo)如果在方差公式中使用了直觀的除數(shù)n，那么就會低估方差的真實(shí)值和總體的標(biāo)準(zhǔn)偏差。這被稱為有偏估計(jì)。但是，如果除以n-1而不是n，這時(shí)標(biāo)準(zhǔn)偏差就是無偏估計(jì)。典型值是對數(shù)據(jù)最常出現(xiàn)位置的估計(jì)，即數(shù)據(jù)的集中趨勢在統(tǒng)計(jì)學(xué)理論中，位置和變異性分別稱為分布的一階矩和二階矩，而分布的三階矩和四階矩分別被稱為偏度和峰度。目錄分析本書的獨(dú)到之處排版約定使用代碼示例Safari?BooksOnline聯(lián)系我們12345OReillyMedia,Inc．介紹電子書致謝OReillyMedia,Inc．介紹1.1結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的組成1.2矩形數(shù)據(jù)1.3位置估計(jì)1.4變異性估計(jì)第1章探索性數(shù)據(jù)分析1.5探索數(shù)據(jù)分布1.6探索二元數(shù)據(jù)和分類數(shù)據(jù)1.7相關(guān)性1.8探索兩個(gè)及以上變量1.9小結(jié)12345第1章探索性數(shù)據(jù)分析2.1隨機(jī)抽樣和樣本偏差2.2選擇偏差2.3統(tǒng)計(jì)量的抽樣分布2.4自助法2.5置信區(qū)間12345第2章數(shù)據(jù)和抽樣分布2.6正態(tài)分布2.7長尾分布2.8學(xué)生t分布2.9二項(xiàng)分布2.10泊松分布及其相關(guān)分布2.11小結(jié)010302040506第2章數(shù)據(jù)和抽樣分布3.1A/B測試3.2假設(shè)檢驗(yàn)3.3重抽樣3.4統(tǒng)計(jì)顯著性和p值3.5t檢驗(yàn)12345第3章統(tǒng)計(jì)實(shí)驗(yàn)與顯著性檢驗(yàn)3.6多重檢驗(yàn)3.7自由度3.8方差分析3.9卡方檢驗(yàn)3.10多臂老虎機(jī)算法12345第3章統(tǒng)計(jì)實(shí)驗(yàn)與顯著性檢驗(yàn)3.12小結(jié)3.11檢驗(yàn)效能和樣本規(guī)模第3章統(tǒng)計(jì)實(shí)驗(yàn)與顯著性檢驗(yàn)4.1簡單線性回歸4.2多元線性回歸4.3使用回歸做預(yù)測4.4回歸中的因子變量4.5解釋回歸方程12345第4章回歸與預(yù)測4.6檢驗(yàn)假設(shè)：回歸診斷4.8小結(jié)4.7多項(xiàng)式回歸和樣條回歸第4章回歸與預(yù)測5.1樸素貝葉斯算法5.2判別分析5.3邏輯回歸5.4評估分類模型第5章分類5.6小結(jié)5.5不平衡數(shù)據(jù)的處理策略第5章分類6.1K最近鄰算法6.3Bagging和隨機(jī)森林6.2樹模型第6章統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)6.5小結(jié)6.4Boosting第6章統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)7.1主成分分析7.2K-Means聚類7.3層次聚類7.