weixin_47550447的博客

集中趋势和离散趋势的度量： 众数、中位数和平均数： 方差和标准差: 相对离散程度：离散系数的作用： 怎样理解置信区间 影响区间宽度的因素 解释95%的置信区间 什么是假设检验中的显著性水平？统计显著是什么意思？ 显著性水平α的局限性 什么是假设检验的两类错误及其数理关系怎样 P值较小时为什么要拒绝原假设 显著性水平α与P值得区别 重复抽样和不重复抽样相比，抽样均值分布的标准差有何不同 评价估计量的标准 参数估计和假设检验的区别和联系 假设检验的步骤

比较概率抽样和非概率抽样的特点，举例说明什么情况下适合采用概率抽样，什么情况下适合采用非概率抽样。 比较分层抽样、系统抽样和整群抽样 直方图和条形图有何区别？ 比较三种不同性质的分布 重复抽样和不重复抽样相比，抽样均值分布的标准差有何不同 评价估计量的标准 参数估计和假设检验的区别和联系 假设检验的步骤 重复抽样和不重复抽样相比，抽样均值分布的标准差有何不同 评价估计量的标准 参数估计和假设检验的区别和联系 假设检验的步骤 比较概率抽样和非概率抽样的特点，举例说明什么情况下适合采用概率抽样，什么情况下适合采用非概率抽样。

课程主要针对机器学习这个领域，重点介绍了机器学习中的核心算法和理论，使学生通过理论学习掌握机器学习中的经典理论，了解当前最新发展，并学会针对各自学科的具体问题设计算法。具体要求学生掌握支持向量机，人工神经网络、深度学习、强化学习、主成分分析、K-均值聚类和高斯混合模型。同时，课程规划了一系列编程训练，提高同学们应用机器学习解决实际问题的能力。