統計學習方法pdf

⑴ 跪求 spss統計分析從零開始學 pdf版本

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SPSS 中級統計實戰教程。本課程講師為高級數據分析師、大學副教授，具有豐富的授課經驗。 通過軟體操作加實戰案例教學，對常用的科研統計分析方法進行講解，手把手教授 SPSS 軟體操作。 讓學員不再為統計頭疼，可獨立解決臨床科研常見的統計問題。

這門課你將收獲

1. 掌握統計學核心基礎理論；

2. SPSS 資料庫的構建及數據管理；

3. 利用 SPSS 進行數據的描述性分析；

4. 掌握四大檢驗分析及結果解讀：t 檢驗、方差分析、卡方檢驗以及非參數檢驗；

5. 掌握ROC 曲線的繪制和解讀。

課程目錄：

數據分析之美

為什麼學習統計學及統計誤用現狀

統計學核心概念

計量資料統計描述

計數資料統計描述

統計學核心思想解讀

......

⑵ 如何學習《統計學習方法》

肯定是你首先要把這個課本反復的唱很多遍，做好預習和理解，最好還能買一本習題冊，用來做做題，同時如果網上有網課的話，你還可以多看網課，這樣是比較好的。

⑶ 統計學方法與數據分析學習筆記1

統計學方法與數據分析學習筆記1
用於質量改進和再造工程的統計工具、技術和方法：
直方圖
數值描述量（均值、標准差、比例等）
散點圖
線圖（在散點圖中用線連接各點）
控制圖：（樣本均值），r（樣本極差），及s（樣本標准差）
抽樣方案
試驗設計
收集數據要有意識的做好以下幾步：
詳細說明研究、調查或試驗的目標
確定所關心的變數
為調查或科學研究選擇適當的設計方案
收集數據
抽樣的方法：
簡單隨機抽樣
分層隨機抽樣
比估計
整體抽樣
系統抽樣
統計領域可以分為兩個主要分支：描述統計與推斷統計
適當的概括性度量可以為原始測量值的集合提供一幅良好的、粗線條的描繪。通過把一大堆測量值縮減到幾個這樣的描述性統計量，我們可以理解數據所包含的信息
單個變數的數據數值描述性度量
最常用的兩類數值描述性度量是 中心趨勢度量 和 變異性度量。也就是說，我們希望描述測量值分布的中心，並弄清測量值是如何相對於分布中心變化的。為了把總體的數值描述性度量和樣本的數值描述性度量區別開來，稱前者為 參數，後者為 統計量。在統計推斷的有關問題中，不能計算各種參數的數值，但可以計算來自樣本的相應的統計量，並用得到的數值去估計相應的總體參數。
中心趨勢度量
眾數
中位數
算術平均值
均值 是對一組測量值中心的常用的度量，但它會由於在集合中一個或多個極端值的出現而發生失真。在這樣的情況下，極端值（又稱作 離群值）會使均值偏向自己一方以找到數據的平衡點，因此而歪曲了均值最為中心值度量的意義。對均值的一種變通方法是截尾均值，即去掉最大和最小的若干數值，對其餘的數作平均。
記 眾數Mo 中位數Md 均值μ 截尾均值TM
這些中心趨勢度量之間有何聯系
答案依賴於數據的 偏倚程度（偏度）
要記住的重要一點是：我們不能局限於僅用一種中心趨勢度量。對某些數據集合，有必要用多種度量，才能對數據的中心趨勢做出准確的描述性的概括。
變異性度量：
極差 最大與最小的差值
百分位數 n個按大小排列的測量值集合的p%分位數 是指這樣的一個數值，集合中至多 p%的測量值比它小，有至多（100-p）%的測量值比它大。
四分位數間距（IQR）
指在四分之三和四分之一分數位之間的差異，即
IQR = 75%的分位數 - 25%的分位數
離差 （測量值與平均值的差）
方差
標准差
變異系數 = 標准差/|均值|

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書名：統計學習方法

作者：李航

豆瓣評分：9.0

出版社：清華大學出版社

出版年份：2012-3

頁數：235

內容簡介：

詳細介紹支持向量機、Boosting、最大熵、條件隨機場等十個統計學習方法。

作者簡介：

李航 日本京都大學電氣工程系畢業，日本東京大學計算機科學博士。曾任職於日本NEC公司中央研究所，微軟亞洲研究院高級研究員及主任研究員，現任華為諾亞方舟實驗室首席科學家。北京大學、南開大學、西安交通大學客座教授。研究方向包括信息檢索、自然語言處理、統計機器學習及數據挖掘。

⑸ 統計學習方法怎麼樣

這本書寫的相對以前看過的很多的機器學習的書，特別地贊，敘述清晰，讓我明白了以前的很多模糊的東西，希望入學的同學可以看這本書，另外就是比如SVM那章可以結合泛函分析，最優化理論看，這樣可以把這些知識點都遍歷一遍。終止強烈推薦。

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書名：統計學習方法

作者：李航

豆瓣評分：9.0

出版社：清華大學出版社

出版年份：2012-3

頁數：235

內容簡介：

詳細介紹支持向量機、Boosting、最大熵、條件隨機場等十個統計學習方法。

作者簡介：

李航 日本京都大學電氣工程系畢業，日本東京大學計算機科學博士。曾任職於日本NEC公司中央研究所，微軟亞洲研究院高級研究員及主任研究員，現任華為諾亞方舟實驗室首席科學家。北京大學、南開大學、西安交通大學客座教授。研究方向包括信息檢索、自然語言處理、統計機器學習及數據挖掘。

⑺ 李航的統計學習方法和周志華的機器學習哪個好

這個看個人吧，快速入門（21天從入門到放棄。。。）可以看看前者，我覺得這個實在是用來復習的好書。想慢慢學習，對機器學習整體有個概念，可以看看後者（這個看信仰，本人不是很喜歡）。
所以時間多的話，還是看prml，mlapp吧

⑻ 看懂統計學習方法需要哪些預備的數學知識

在你的基礎上，如果再學習了最優化的理論和方法，在遇到某些演算法推理時會容易理解。
比如機器學習中經常遇到將問題轉化成凸優化的情況，對偶理論、KKT條件等是必須要學習和掌握的，而不是僅僅概率論就能解決的事。

⑼ 統計學習方法的介紹

《統計學習方法》是2012年清華大學出版社出版的圖書，作者是李航。