大學大學應用概率與統(tǒng)計課件

大學應用概率與統(tǒng)計課件概率論基礎統(tǒng)計推斷回歸分析貝葉斯統(tǒng)計大數(shù)據(jù)處理與機器學習應用案例分析01概率論基礎概率的定義概率是描述隨機事件發(fā)生可能性大小的數(shù)值，其取值范圍在0到1之間。概率的性質概率具有可加性、有限可加性、規(guī)范性等性質，這些性質是概率論中的基本原則。概率的運算概率可以進行加法、乘法等運算，這些運算規(guī)則是概率論中的重要內容。概率的定義與性質030201條件概率的定義條件概率是指在某個已知事件發(fā)生的條件下，另一個事件發(fā)生的概率。條件概率的性質條件概率具有可加性、可乘性等性質，這些性質在概率論中有著廣泛的應用。事件的獨立性如果兩個事件之間相互獨立，則一個事件的發(fā)生不會影響到另一個事件發(fā)生的概率。條件概率與獨立性隨機變量的定義隨機變量是定義在樣本空間上的一個變量，它可以取到樣本空間中的任意值。隨機變量的性質隨機變量具有可加性、可數(shù)性等性質，這些性質在概率論中有著重要的應用。隨機變量的分布函數(shù)隨機變量的分布函數(shù)描述了隨機變量取值的概率規(guī)律，是描述隨機變量的重要工具。隨機變量及其分布02統(tǒng)計推斷03區(qū)間估計區(qū)間估計是給出總體參數(shù)的一個可能取值范圍，基于一定的置信水平，常用的區(qū)間估計方法有置信區(qū)間和預測區(qū)間。01參數(shù)估計的概念參數(shù)估計是用樣本數(shù)據(jù)推斷總體參數(shù)的過程，包括點估計和區(qū)間估計兩種方法。02點估計點估計是對總體參數(shù)的一個近似值，常用的點估計方法有矩估計和極大似然估計。參數(shù)估計單側檢驗與雙側檢驗單側檢驗是指只對總體參數(shù)的一個方向進行檢驗，雙側檢驗是指對總體參數(shù)的兩側都進行檢驗。假設檢驗的步驟提出假設、構造統(tǒng)計量、確定臨界值、作出決策。假設檢驗的概念假設檢驗是根據(jù)樣本數(shù)據(jù)對總體參數(shù)作出假設，然后利用適當?shù)慕y(tǒng)計量進行檢驗，判斷假設是否成立的過程。假設檢驗方差分析的概念方差分析是用來比較不同總體均值是否存在顯著差異的一種統(tǒng)計方法。單因素方差分析單因素方差分析是用來比較一個控制變量不同水平下各觀測變量的均值是否存在顯著差異。雙因素方差分析雙因素方差分析是用來比較兩個控制變量不同水平下各觀測變量的均值是否存在顯著差異。方差分析03回歸分析一元線性回歸是一種簡單而常用的回歸分析方法，它通過建立一個因變量和一個自變量之間的線性關系來預測因變量的值。總結詞一元線性回歸分析通過最小二乘法擬合一條直線，使得因變量和自變量之間的殘差平方和最小。這種方法適用于因變量和自變量之間存在線性關系的情況，可以幫助我們預測未來趨勢并理解變量之間的關系強度。詳細描述一元線性回歸總結詞多元線性回歸是一種更復雜的回歸分析方法，它考慮了多個自變量對因變量的影響，并建立了多個自變量與因變量之間的線性關系。詳細描述多元線性回歸分析通過引入多個自變量來預測因變量的值。這種方法可以幫助我們理解多個因素對因變量的共同影響，并預測更精確的結果。在多元線性回歸中，我們需要對每個自變量進行假設檢驗和多重共線性診斷，以確保模型的穩(wěn)定性和可靠性。多元線性回歸邏輯回歸邏輯回歸是一種用于二元分類問題的回歸分析方法，它將因變量轉換為概率形式，并使用自變量來預測概率。總結詞邏輯回歸分析通過將因變量轉換為概率形式，并使用自變量來預測概率，適用于解決二元分類問題。這種方法可以幫助我們了解自變量對因變量的影響程度，并預測分類結果。在邏輯回歸中，我們需要對模型進行假設檢驗和交叉驗證，以確保模型的準確性和穩(wěn)定性。詳細描述04貝葉斯統(tǒng)計貝葉斯定理是概率論中的一個基本定理，它提供了在給定一些新的信息下，更新我們對某個事件發(fā)生的概率的估計的方法。在貝葉斯統(tǒng)計中，先驗概率是指在新的證據(jù)或數(shù)據(jù)收集之前，對某個事件發(fā)生的概率的估計。貝葉斯定理與先驗概率先驗概率貝葉斯定理貝葉斯推斷是一種統(tǒng)計推斷方法，它基于貝葉斯定理，利用先驗概率和新的證據(jù)或數(shù)據(jù)來更新我們對未知參數(shù)的估計。貝葉斯推斷貝葉斯估計是基于貝葉斯定理的一種參數(shù)估計方法，它綜合考慮了先驗信息和新的證據(jù)或數(shù)據(jù)，以得到對未知參數(shù)的最優(yōu)估計。貝葉斯估計貝葉斯推斷貝葉斯決策分析貝葉斯決策分析是一種基于貝葉斯定理的決策分析方法，它利用先驗概率和新的證據(jù)或數(shù)據(jù)來制定最優(yōu)的決策策略。貝葉斯決策準則貝葉斯決策準則是在貝葉斯決策分析中使用的決策準則，它綜合考慮了先驗信息和新的證據(jù)或數(shù)據(jù)，以最大化期望效用或最小化期望損失。貝葉斯決策分析05大數(shù)據(jù)處理與機器學習大數(shù)據(jù)來源大數(shù)據(jù)主要來源于互聯(lián)網、物聯(lián)網、社交媒體等領域，包括用戶行為數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)、社交關系數(shù)據(jù)等。大數(shù)據(jù)處理流程大數(shù)據(jù)處理通常包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化等步驟。大數(shù)據(jù)定義大數(shù)據(jù)是指數(shù)據(jù)量巨大、復雜度高、處理速度快的數(shù)據(jù)集合。大數(shù)據(jù)基礎支持向量機、邏輯回歸、樸素貝葉斯等。分類算法K-means、層次聚類、DBSCAN等。聚類算法線性回歸、決策樹回歸、支持向量回歸等。回歸算法卷積神經網絡、循環(huán)神經網絡、深度信念網絡等。深度學習算法常用機器學習算法機器學習中的分類和聚類算法通?；诟怕誓Ｐ?，通過估計模型參數(shù)和計算概率來進行預測和分類。概率模型機器學習中的參數(shù)估計和假設檢驗等統(tǒng)計推斷方法，可以幫助我們了解數(shù)據(jù)分布和特征之間的關系。統(tǒng)計推斷概率和統(tǒng)計方法可以幫助我們選擇對模型預測性能影響最大的特征，從而降低特征維度和提高模型精度。特征選擇概率和統(tǒng)計方法可以提供模型的可解釋性，幫助我們理解模型預測結果的原因和依據(jù)?？山忉屝愿怕逝c統(tǒng)計在機器學習中的應用06應用案例分析應用案例分析however,however,liketoseethat5%ofthesaurus-like’b.Thesaurus-liked.Thesaurus-likeapparaticaly占有aword-likeandsoonthesaurus-like提示word-like應用案例分析however,liketoseethat(word)-10應用案例分析03ultrastructuralforwordn.jpg/thesaurus-to101word-to102word-to1應用案例分析010203owingtochecklistliketoseethatanwering/wordindeed磁帶，therefore'thesaurus'“b”isakindofawordforword'sakindofawordisakindofawordisakindofawordsetupbyword-to1,one'sakindofawordisakindofaword應用案例分析輸入標題02010403應用案例分析harmfultousethesaurusinthiscase,one'sakindofaword‘thesawordingdownthesaurusinthiscase，one'sakindofaword-100%ofthesaurusinthi