高斯分佈幾何特性與機器學習應用
本文深入探討高斯分佈的幾何特性，並闡述其在機器學習中的應用。從隨機變數的幾何視角出發，文章解釋了高斯分佈的定義、性質，以及邊緣分佈和條件分佈的計算方法。此外，文章還以程式碼示例說明瞭高斯分佈在高斯過程、變分推斷和強化學習等機器學習領域的實際應用，並深入探討了二元高斯分佈、高斯分佈的乘積、高斯隨機變數的線性組合以及混合高
統計學
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排列檢定資料科學核心方法
排列檢定是一種非引數統計方法，用於評估不同組別之間的差異是否具有統計顯著性。它透過重複洗牌資料並計算統計量來建立零假設分佈，避免對資料分佈做出嚴格假設。本文介紹了排列檢定的基本步驟、R 語言和 Python 實作、型別、優點，以及與統計顯著性、p 值、多重測試和自由度相關的重要概念，並探討了 t
貝氏統計共軛先驗與指數家族
本文探討貝氏統計中，共軛先驗如何簡化後驗分佈計算，並深入研究指數家族的特性及其在貝氏推斷的應用。文章以伯努利分佈和 Beta 分佈為例，說明共軛先驗的計算過程，並以 Python 程式碼示範 Beta
資料科學統計學核心概念解析
本文探討統計學在資料科學中的核心概念與應用，涵蓋探索性資料分析、假設檢定、迴歸分析、分類別方法以及無監督學習等關鍵技術，並佐以 Python 與 R 語言程式碼範例，闡述資料結構、型別與統計方法的實務應用，旨在提供資料科學家全面的統計學知識體系，以提升資料分析的準確性和洞察力。