关键词：
简介：课程讲解机器学习中的必备统计学基础知识，包含统计学基础、统计学的应用、统计学分类、机器学习中的方差和偏差以及案例分析等。
第1章 课程介绍
本章介绍统计学的基础知识，如统计学在机器学习中的应用、统计学分类、离散程度等。
1-1 统计学基础 (08:19)
第2章 统计学基础
本章讲解统计学的分类、统计学的应用等知识。
2-1 统计学分类 (02:34)
2-2 统计学应用 (12:32)
第3章 描述统计学
本章讲解数据描述的三个数值方法，并介绍第一个方法——集中趋势等相关知识。
3-1 描述统计学 (17:23)
第4章 案例演示
本章进行统计学案例演示，用R语言实现。
4-1 统计学案例演示 (05:46)
第5章 机器学习中的方差和偏差
本章对机器学习中的方差和偏差进行详细讲解，并讲解实际中的应用。
5-1 机器学习中的偏差和方差 (14:30)
第6章 课程总结
本章介绍离散程度、分布形状并对课程做总结。
6-1 离散程度 (08:04)
6-2 分布形状 (06:34)
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参考学习链接：http://www.itnose.net/detail/6269425.html机器学习相关算法，建议初学者去看看斯坦福的机器学习课程视频：http://open.163.com/special/opencourse/machinelearning.html（已经被翻译了）所有文中示例见：http://spark.apache.org/docs/latest/mllib... 查看详情