统计学习方法pdf

⑴ 跪求 spss统计分析从零开始学 pdf版本

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SPSS 中级统计实战教程。本课程讲师为高级数据分析师、大学副教授，具有丰富的授课经验。 通过软件操作加实战案例教学，对常用的科研统计分析方法进行讲解，手把手教授 SPSS 软件操作。 让学员不再为统计头疼，可独立解决临床科研常见的统计问题。

这门课你将收获

1. 掌握统计学核心基础理论；

2. SPSS 数据库的构建及数据管理；

3. 利用 SPSS 进行数据的描述性分析；

4. 掌握四大检验分析及结果解读：t 检验、方差分析、卡方检验以及非参数检验；

5. 掌握ROC 曲线的绘制和解读。

课程目录：

数据分析之美

为什么学习统计学及统计误用现状

统计学核心概念

计量资料统计描述

计数资料统计描述

统计学核心思想解读

......

⑵ 如何学习《统计学习方法》

肯定是你首先要把这个课本反复的唱很多遍，做好预习和理解，最好还能买一本习题册，用来做做题，同时如果网上有网课的话，你还可以多看网课，这样是比较好的。

⑶ 统计学方法与数据分析学习笔记1

统计学方法与数据分析学习笔记1
用于质量改进和再造工程的统计工具、技术和方法：
直方图
数值描述量（均值、标准差、比例等）
散点图
线图（在散点图中用线连接各点）
控制图：（样本均值），r（样本极差），及s（样本标准差）
抽样方案
试验设计
收集数据要有意识的做好以下几步：
详细说明研究、调查或试验的目标
确定所关心的变量
为调查或科学研究选择适当的设计方案
收集数据
抽样的方法：
简单随机抽样
分层随机抽样
比估计
整体抽样
系统抽样
统计领域可以分为两个主要分支：描述统计与推断统计
适当的概括性度量可以为原始测量值的集合提供一幅良好的、粗线条的描绘。通过把一大堆测量值缩减到几个这样的描述性统计量，我们可以理解数据所包含的信息
单个变量的数据数值描述性度量
最常用的两类数值描述性度量是 中心趋势度量 和 变异性度量。也就是说，我们希望描述测量值分布的中心，并弄清测量值是如何相对于分布中心变化的。为了把总体的数值描述性度量和样本的数值描述性度量区别开来，称前者为 参数，后者为 统计量。在统计推断的有关问题中，不能计算各种参数的数值，但可以计算来自样本的相应的统计量，并用得到的数值去估计相应的总体参数。
中心趋势度量
众数
中位数
算术平均值
均值 是对一组测量值中心的常用的度量，但它会由于在集合中一个或多个极端值的出现而发生失真。在这样的情况下，极端值（又称作 离群值）会使均值偏向自己一方以找到数据的平衡点，因此而歪曲了均值最为中心值度量的意义。对均值的一种变通方法是截尾均值，即去掉最大和最小的若干数值，对其余的数作平均。
记 众数Mo 中位数Md 均值μ 截尾均值TM
这些中心趋势度量之间有何联系
答案依赖于数据的 偏倚程度（偏度）
要记住的重要一点是：我们不能局限于仅用一种中心趋势度量。对某些数据集合，有必要用多种度量，才能对数据的中心趋势做出准确的描述性的概括。
变异性度量：
极差 最大与最小的差值
百分位数 n个按大小排列的测量值集合的p%分位数 是指这样的一个数值，集合中至多 p%的测量值比它小，有至多（100-p）%的测量值比它大。
四分位数间距（IQR）
指在四分之三和四分之一分数位之间的差异，即
IQR = 75%的分位数 - 25%的分位数
离差 （测量值与平均值的差）
方差
标准差
变异系数 = 标准差/|均值|

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书名：统计学习方法

作者：李航

豆瓣评分：9.0

出版社：清华大学出版社

出版年份：2012-3

页数：235

内容简介：

详细介绍支持向量机、Boosting、最大熵、条件随机场等十个统计学习方法。

作者简介：

李航 日本京都大学电气工程系毕业，日本东京大学计算机科学博士。曾任职于日本NEC公司中央研究所，微软亚洲研究院高级研究员及主任研究员，现任华为诺亚方舟实验室首席科学家。北京大学、南开大学、西安交通大学客座教授。研究方向包括信息检索、自然语言处理、统计机器学习及数据挖掘。

⑸ 统计学习方法怎么样

这本书写的相对以前看过的很多的机器学习的书，特别地赞，叙述清晰，让我明白了以前的很多模糊的东西，希望入学的同学可以看这本书，另外就是比如SVM那章可以结合泛函分析，最优化理论看，这样可以把这些知识点都遍历一遍。终止强烈推荐。

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书名：统计学习方法

作者：李航

豆瓣评分：9.0

出版社：清华大学出版社

出版年份：2012-3

页数：235

内容简介：

详细介绍支持向量机、Boosting、最大熵、条件随机场等十个统计学习方法。

作者简介：

李航 日本京都大学电气工程系毕业，日本东京大学计算机科学博士。曾任职于日本NEC公司中央研究所，微软亚洲研究院高级研究员及主任研究员，现任华为诺亚方舟实验室首席科学家。北京大学、南开大学、西安交通大学客座教授。研究方向包括信息检索、自然语言处理、统计机器学习及数据挖掘。

⑺ 李航的统计学习方法和周志华的机器学习哪个好

这个看个人吧，快速入门（21天从入门到放弃。。。）可以看看前者，我觉得这个实在是用来复习的好书。想慢慢学习，对机器学习整体有个概念，可以看看后者（这个看信仰，本人不是很喜欢）。
所以时间多的话，还是看prml，mlapp吧

⑻ 看懂统计学习方法需要哪些预备的数学知识

在你的基础上，如果再学习了最优化的理论和方法，在遇到某些算法推理时会容易理解。
比如机器学习中经常遇到将问题转化成凸优化的情况，对偶理论、KKT条件等是必须要学习和掌握的，而不是仅仅概率论就能解决的事。

⑼ 统计学习方法的介绍

《统计学习方法》是2012年清华大学出版社出版的图书，作者是李航。