Алгоритмы машинного обучения: базовый курс. Тайлер Венс
репрезентативности и качества модели. Кроме того, работа с большими объёмами данных требует понимания законов больших чисел и центральной предельной теоремы, которые объясняют поведение выборочных данных при увеличении их объёма.
Элементы математической статистики обеспечивают инструментарий для анализа данных, выявления закономерностей и построения моделей, что делает её неотъемлемой частью машинного обучения. Знание этих основ позволяет глубже понять алгоритмы и их применение к реальным задачам.
Список тем из математической статистики, которые рекомендуется повторить перед началом изучения машинного обучения:
1. Описательная статистика
– Среднее, медиана, мода.
– Дисперсия и стандартное отклонение.
– Квантили, процентиль, интерквартильный размах.
2. Вероятностные распределения
– Нормальное распределение.
– Биномиальное и пуассоновское распределения.
– Экспоненциальное и равномерное распределения.
3. Теория вероятностей
– Основы вероятности и правила вычислений.
– Условная вероятность и независимость событий.
– Теорема Байеса и её применение.
4. Корреляция и ковариация
– Коэффициент корреляции Пирсона.
– Анализ линейной зависимости между переменными.
– Матрица ковариации.
5. Регрессия
– Простая линейная регрессия.
– Множественная регрессия.
– Интерпретация коэффициентов регрессии.
6. Статистические тесты
– t-тест (для одной и двух выборок).
– ANOVA (дисперсионный анализ).
– χ²-тест (хи-квадрат тест).
7. Выборка и распределение выборочных данных
– Случайная выборка.
– Закон больших чисел.
– Центральная предельная теорема.
8. Гипотезы и их проверка
– Нулевая и альтернативная гипотезы.
– Уровень значимости (p-value).
– Ошибки первого и второго рода.
9. Методы оценки параметров
– Метод максимального правдоподобия.
– Метод наименьших квадратов.
10. Байесовская статистика
– Теорема Байеса.
– Апостериорная вероятность.
– Байесовские подходы в машинном обучении.
11. Работа с данными
– Очистка и предобработка данных.
– Обнаружение выбросов.
– Пропущенные значения и их обработка.
Изучение этих тем поможет лучше понимать основы анализа данных, что облегчит освоение алгоритмов машинного обучения и их применения к реальным задачам.
Python стал одним из самых популярных языков программирования для работы с данными и машинным обучением благодаря своей простоте,