来源:大数据文摘
作者:小越酱
原文:
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本文共17张思维导图,建议下载学习哟~ 本文用一系列「思维导图」由浅入深地总结了「统计学」领域的基础知识,文中【多张高清原图】以及【其他参考资料链接】,请微信后台(非评论区)回复关键词“图”获取。
本文用一系列「思维导图」由浅入深地总结了「统计学」领域的基础知识,是对之前系列文章做的一次完整的梳理,也是我至今为止所有与统计有关的学习笔记。众所周知,「统计学」是深入理解「机器学习|数据挖掘」的重要基础学科。正所谓磨刀不误砍柴工,对于数理基础薄弱的人,强化一下理论的学习是大有裨益的。普通人难以做到“一次学习”,经典知识总是在一次次回顾后才能有更深入的理解。这也是我选择「思维导图」作为学习工具的原因,发散性思考的模式能帮助迅速回忆起相关的知识。近一个月我对之前陆陆续续学习的统计知识进行了系统性的复习、知识点补充以及思维导图笔记的完善,在这里把完整的笔记和大家分享。本文图片很多,请在wifi下阅读哦。
思维导图说明
导图概览
1、描述性统计:表格和图形法
参考资料:《STATISTICS FOR BUSINESS AND ECONOMICS》12e David R. Anderson etc.
作者介绍
小越酱
本人是某医学院校研二小硕一枚,本科医学背景,硕士研究方向为生物信息学(日常工作均与生物数据打交道),求学过程中对数据科学产生了浓厚的兴趣,热爱Python编程以及思维导图,希望能得到一份数据相关的实习,坐标:杭州/上海,实习时间:17年7月-18年4月。愿意给我机会的朋友可以查看我的博客:https://woaielf.github.io/,了解我目前关注的领域。我的邮箱:zylovedata@163.com。谢谢大家!