描述统计学入门:归一化

归一化是处理数据的重要过程,这一过程目的在于将原始数据转化为成熟的数学模型(正态分布、T分布等),便于分析和计算。

在《描述统计学入门》归一化中,你可以学习使用 Z 值将分布转化为标准正态分布,并学习如何使用归一化分布计算比例。

归一化大纲
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描述统计学入门:数据可视化

在机器学习中,数据相当重要,但是数据就是未整理的信息,我们在研究数据的时候,如果不加以整理和可视化,分析和研究起来是相当枯燥和耗时的。

在《描述统计学入门》数据可视化中,你可以学习到关于:通过创建和解读直方图、柱状图和频数图,学习数据可视化基础知识。

数据可视化大纲
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描述统计学入门:研究方法入门

机器学习的重点应该是数据、模型、算法等,编程语言的学习固然重要,但是我觉得机器学习的本质还是数学内容。样本是机器的学习资料,样本是否好与坏,直接决定了训练的结果,所以,开始前还是务必入门一下统计学。

在《描述统计学入门》研究方法入门中,你可以学习到关于:构建、总体与样本、相关与因果、假设与试验 等的内容。

研究方法入门大纲
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什么是机器学习?

代码实验室,将专注于机器学习,以及机器学习的先导数学知识、算法及其优化,Python 工具、Google TensorFlow 系统。

那么,什么是机器学习呢?机器学习是人工智能吗? AlphaGo 是人工智能,还是机器学习 ,还是深度学习呢?这都是最开始需要弄懂的一些概念。

注:部分人对深度学习可能有不同的定义 。

人工智能分类
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