迴歸與分類別技術探討
本文探討多項式迴歸、樣條迴歸、廣義加法模型等非線性迴歸技術，並深入剖析分類別問題的核心概念、決策流程及多類別處理方法。同時，文章介紹了樸素貝葉斯演算法的原理、應用和程式碼範例，並比較了其與判別分析在信用風險評估中的應用。
統計分析
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卡方檢定與 ANOVA 在資料科學應用
本文探討卡方檢定和 ANOVA 在資料科學中的應用，包含自由度的概念、ANOVA 的執行步驟、排列檢驗、F 統計量、變異數分解以及多因素方差分析。文章也深入介紹卡方檢定的原理、重抽樣方法、統計理論基礎，以及費雪精確檢定在小樣本和稀疏資料中的應用，並以網頁黏著度和廣告點選率比較等實際案例說明。
貝葉斯模型選擇與線性迴歸分析
本文探討了貝葉斯模型選擇在機器學習中的應用，以及線性迴歸的數學基礎和引數估計方法。貝葉斯模型選擇提供了一種系統性的方法，透過計算模型的後驗機率來評估不同模型的合理性。文章還介紹了貝葉斯因子在模型比較中的應用，以及線性迴歸中的最大似然估計和最大後驗機率估計。此外，文章還討論了線性迴歸的挑戰，包括模型選擇、引數估計、過擬合
向量相似度與關聯分析方法探討
本文探討資料科學中常用的向量相似度衡量方法，包括歐幾裡得距離、曼哈頓距離、餘弦相似度和點積相似度，以及關聯分析方法，如 Pearson、Spearman 和 Kendall 等級相關係數，並深入探討分歧測度如 KL 分歧和 JS 散度在衡量機率分佈差異上的應用，提供資料分析的理論基礎。
資料科學統計分析與視覺化技術完整實踐指南
深入探討資料科學領域的統計分析方法與視覺化技術應用,涵蓋相關分析、線性與非線性迴歸模型、假設檢定等核心統計方法,以及 Matplotlib、Seaborn、Tableau 等視覺化工具的實戰應用。透過完整的程式碼範例與最佳實踐,協助資料科學家建立從資料探索到洞察呈現的完整分析流程。
機器學習模型效能驗證與統計分析方法
本文探討機器學習模型效能驗證的統計方法，包括 t 檢定和 ANOVA 等假設檢定方法，以及線性迴歸的應用。此外，文章也闡述了特徵向量、標籤在機器學習中的重要性，並探討如何利用資料驅動的成長模式和監測系統強化個人與組織發展。
數據分佈擬合的科學方法與決策應用
本文深入探討數據分佈擬合的科學方法與理論基礎，闡述如何透過最大概似估計、AIC、BIC等準則，從眾多概率分佈中識別最適模型。文章結合金融風險管理與醫療數據分析等實務案例，說明選擇正確分佈（如學生t分佈或韋伯分佈）對於提升預測準確度的關鍵性。內容同時剖析常見錯誤與改進策略，並展望深度學習與流式分析等未來趨勢，旨在為數據驅動決策提供堅實的統計依據。