統(tǒng)計(jì)學(xué)中數(shù)據(jù)分析方法匯總！
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來(lái)源：數(shù)據(jù)派THU，編輯：數(shù)據(jù)Seminar
本文約10500字，建議閱讀15+分鐘 統(tǒng)計(jì)學(xué)中常用的數(shù)據(jù)分析方法匯總。
Part1描述統(tǒng)計(jì)
Part2推論統(tǒng)計(jì)
Part3正態(tài)性檢驗(yàn)
Part4假設(shè)檢驗(yàn)
參數(shù)檢驗(yàn)
U檢驗(yàn) ：使用條件：當(dāng)樣本含量n較大時(shí)，樣本值符合正態(tài)分布 T檢驗(yàn)：使用條件：當(dāng)樣本含量n較小時(shí)，樣本值符合正態(tài)分布 單樣本t檢驗(yàn)：推斷該樣本來(lái)自的總體均數(shù)μ與已知的某一總體均數(shù)μ0 (常為理論值或標(biāo)準(zhǔn)值)有無(wú)差別； 配對(duì)樣本t檢驗(yàn)：當(dāng)總體均數(shù)未知時(shí)，且兩個(gè)樣本可以配對(duì)，同對(duì)中的兩者在可能會(huì)影響處理效果的各種條件方面扱為相似； 兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)：無(wú)法找到在各方面極為相似的兩樣本作配對(duì)比較時(shí)使用。
非參數(shù)檢驗(yàn)
雖然是連續(xù)數(shù)據(jù)，但總體分布形態(tài)未知或者非正態(tài)； 體分布雖然正態(tài)，數(shù)據(jù)也是連續(xù)類(lèi)型，但樣本容量極小，如10以下；
Part5信度分析
方法
重測(cè)信度法：這一方法是用同樣的問(wèn)卷對(duì)同一組被調(diào)查者間隔一定時(shí)間重復(fù)施測(cè)，計(jì)算兩次施測(cè)結(jié)果的相關(guān)系數(shù)。顯然，重測(cè)信度屬于穩(wěn)定系數(shù)。重測(cè)信度法特別適用于事實(shí)式問(wèn)卷，如性別、出生年月等在兩次施測(cè)中不應(yīng)有任何差異，大多數(shù)被調(diào)查者的興趣、愛(ài)好、習(xí)慣等在短時(shí)間內(nèi)也不會(huì)有十分明顯的變化。如果沒(méi)有突發(fā)事件導(dǎo)致被調(diào)查者的態(tài)度、意見(jiàn)突變，這種方法也適用于態(tài)度、意見(jiàn)式問(wèn)卷。由于重測(cè)信度法需要對(duì)同一樣本試測(cè)兩次，被調(diào)查者容易受到各種事件、活動(dòng)和他人的影響，而且間隔時(shí)間長(zhǎng)短也有一定限制，因此在實(shí)施中有一定困難。 復(fù)本信度法：讓同一組被調(diào)查者一次填答兩份問(wèn)卷復(fù)本，計(jì)算兩個(gè)復(fù)本的相關(guān)系數(shù)。復(fù)本信度屬于等值系數(shù)。復(fù)本信度法要求兩個(gè)復(fù)本除表述方式不同外，在內(nèi)容、格式、難度和對(duì)應(yīng)題項(xiàng)的提問(wèn)方向等方面要完全一致，而在實(shí)際調(diào)查中，很難使調(diào)查問(wèn)卷達(dá)到這種要求，因此采用這種方法者較少。 折半信度法：折半信度法是將調(diào)查項(xiàng)目分為兩半，計(jì)算兩半得分的相關(guān)系數(shù)，進(jìn)而估計(jì)整個(gè)量表的信度。折半信度屬于內(nèi)在一致性系數(shù)，測(cè)量的是兩半題項(xiàng)得分間的一致性。這種方法一般不適用于事實(shí)式問(wèn)卷（如年齡與性別無(wú)法相比），常用于態(tài)度、意見(jiàn)式問(wèn)卷的信度分析。在問(wèn)卷調(diào)查中，態(tài)度測(cè)量最常見(jiàn)的形式是5級(jí)李克特（Likert）量表（李克特量表(Likert scale)是屬評(píng)分加總式量表最常用的一種，屬同一構(gòu)念的這些項(xiàng)目是用加總方式來(lái)計(jì)分，單獨(dú)或個(gè)別項(xiàng)目是無(wú)意義的。它是由美國(guó)社會(huì)心理學(xué)家李克特于1932年在原有的總加量表基礎(chǔ)上改進(jìn)而成的。該量表由一組陳述組成，每一陳述有"非常同意"、"同意"、"不一定"、"不同意"、"非常不同意"五種回答，分別記為5、4、3、2、1，每個(gè)被調(diào)查者的態(tài)度總分就是他對(duì)各道題的回答所得分?jǐn)?shù)的加總，這一總分可說(shuō)明他的態(tài)度強(qiáng)弱或他在這一量表上的不同狀態(tài)。）。進(jìn)行折半信度分析時(shí)，如果量表中含有反意題項(xiàng)，應(yīng)先將反意題項(xiàng)的得分作逆向處理，以保證各題項(xiàng)得分方向的一致性，然后將全部題項(xiàng)按奇偶或前后分為盡可能相等的兩半，計(jì)算二者的相關(guān)系數(shù)（rhh，即半個(gè)量表的信度系數(shù)），最后用斯皮爾曼-布朗（Spearman-Brown）公式：求出整個(gè)量表的信度系數(shù)（ru）。 α信度系數(shù)法：Cronbach α信度系數(shù)是目前最常用的信度系數(shù)，其公式為： α=(k/(k-1))*(1-(∑Si^2)/ST^2) 其中，K為量表中題項(xiàng)的總數(shù)， Si^2為第i題得分的題內(nèi)方差， ST^2為全部題項(xiàng)總得分的方差。從公式中可以看出，α系數(shù)評(píng)價(jià)的是量表中各題項(xiàng)得分間的一致性，屬于內(nèi)在一致性系數(shù)。這種方法適用于態(tài)度、意見(jiàn)式問(wèn)卷（量表）的信度分析。 總量表的信度系數(shù)最好在0.8以上，0.7-0.8之間可以接受；分量表的信度系數(shù)最好在0.7以上，0.6-0.7還可以接受。Cronbach 's alpha系數(shù)如果在0.6以下就要考慮重新編問(wèn)卷。 檢査測(cè)量的可信度，例如調(diào)查問(wèn)卷的真實(shí)性。
分類(lèi)
外在信度：不同時(shí)間測(cè)量時(shí)量表的一致性程度，常用方法重測(cè)信度。 內(nèi)在信度；每個(gè)量表是否測(cè)量到單一的概念，同時(shí)組成兩表的內(nèi)在體項(xiàng)一致性如何，常用方法分半信度。
Part6列聯(lián)表分析
簡(jiǎn)介
需要注意
Part7相關(guān)分析
單相關(guān)：兩個(gè)因素之間的相關(guān)關(guān)系叫單相關(guān)，即研究時(shí)只涉及一個(gè)自變量和一個(gè)因變量； 復(fù)相關(guān)：三個(gè)或三個(gè)以上因素的相關(guān)關(guān)系叫復(fù)相關(guān)，即研究時(shí)涉及兩個(gè)或兩個(gè)以上的自變量和因變量相關(guān)； 偏相關(guān)：在某一現(xiàn)象與多種現(xiàn)象相關(guān)的場(chǎng)合，當(dāng)假定其他變量不變時(shí)，其中兩個(gè)變量之間的相關(guān)關(guān)系稱(chēng)為偏相關(guān)。
Part8方差分析
分類(lèi)
單因素方差分析：一項(xiàng)試驗(yàn)只有一個(gè)影響因素，或者存在多個(gè)影響因素時(shí)，只分析一個(gè)因素與響應(yīng)變量的關(guān)系 多因素有交互方差分析：一頊實(shí)驗(yàn)有多個(gè)影響因素，分析多個(gè)影響因素與響應(yīng)變量的關(guān)系，同時(shí)考慮多個(gè)影響因素之間的關(guān)系 多因素?zé)o交互方差分析：分析多個(gè)影響因素與響應(yīng)變量的關(guān)系，但是影響因素之間沒(méi)有影響關(guān)系或忽略影響關(guān)系 協(xié)方差分祈：傳統(tǒng)的方差分析存在明顯的弊端，無(wú)法控制分析中存在的某些隨機(jī)因素，使之影響了分祈結(jié)果的準(zhǔn)確度。協(xié)方差分析主要是在排除了協(xié)變量的影響后再對(duì)修正后的主效應(yīng)進(jìn)行方差分析，是將線性回歸與方差分析結(jié)合起來(lái)的一種分析方法。
Part9回歸分析
分類(lèi)
一元線性回歸分析：只有一個(gè)自變量X與因變量Y有關(guān)，X與Y都必須是連續(xù)型變量，因變量y或其殘差必須服從正態(tài)分布。 多元線性回歸分析 使用條件：分析多個(gè)自變量與因變量Y的關(guān)系，X與Y都必須是連續(xù)型變量，因變量y或其殘差必須服從正態(tài)分布 。 殘差檢驗(yàn)：觀測(cè)值與估計(jì)值的差值要艱從正態(tài)分布
強(qiáng)影響點(diǎn)判斷：尋找方式一般分為標(biāo)準(zhǔn)誤差法、Mahalanobis距離法
共線性診斷
診斷方式：容忍度、方差擴(kuò)大因子法(又稱(chēng)膨脹系數(shù)VIF)、特征根判定法、條件指針CI、方差比例
處理方法：增加樣本容量或選取另外的回歸如主成分回歸、嶺回歸等
變呈篩選方式：選擇最優(yōu)回歸方程的變里篩選法包括全橫型法（CP法）、逐步回歸法，向前引入法和向后剔除法
橫型診斷方法 Logistic回歸分析 線性回歸模型要求因變量是連續(xù)的正態(tài)分布變里，且自變量和因變量呈線性關(guān)系，而Logistic回歸模型對(duì)因變量的分布沒(méi)有要求，一般用于因變量是離散時(shí)的情況 分類(lèi)：Logistic回歸模型有條件與非條件之分，條件Logistic回歸模型和非條件Logistic回歸模型的區(qū)別在于參數(shù)的估計(jì)是否用到了條件概率。 其他回歸方法 非線性回歸、有序回歸、Probit回歸、加權(quán)回歸等
Part10聚類(lèi)分析
定義
性質(zhì)分類(lèi) Q型聚類(lèi)分析：對(duì)樣本進(jìn)行分類(lèi)處理，又稱(chēng)樣本聚類(lèi)分祈使用距離系數(shù)作為統(tǒng)計(jì)量衡量相似度，如歐式距離、極端距離、絕對(duì)距離等 R型聚類(lèi)分析：對(duì)指標(biāo)進(jìn)行分類(lèi)處理，又稱(chēng)指標(biāo)聚類(lèi)分析使用相似系數(shù)作為統(tǒng)計(jì)量衡量相似度，相關(guān)系數(shù)、列聯(lián)系數(shù)等 方法分類(lèi) 系統(tǒng)聚類(lèi)法：適用于小樣本的樣本聚類(lèi)或指標(biāo)聚類(lèi)，一般用系統(tǒng)聚類(lèi)法來(lái)聚類(lèi)指標(biāo)，又稱(chēng)分層聚類(lèi) 逐步聚類(lèi)法：適用于大樣本的樣本聚類(lèi) 其他聚類(lèi)法：兩步聚類(lèi)、K均值聚類(lèi)等
Part11判別分析
與聚類(lèi)分析區(qū)別
聚類(lèi)分析可以對(duì)樣本逬行分類(lèi)，也可以對(duì)指標(biāo)進(jìn)行分類(lèi)；而判別分析只能對(duì)樣本 聚類(lèi)分析事先不知道事物的類(lèi)別，也不知道分幾類(lèi)；而判別分析必須事先知道事物的類(lèi)別，也知道分幾類(lèi) 聚類(lèi)分析不需要分類(lèi)的歷史資料，而直接對(duì)樣本進(jìn)行分類(lèi)；而判別分析需要分類(lèi)歷史資料去建立判別函數(shù)，然后才能對(duì)樣本進(jìn)行分類(lèi)
分類(lèi)
Fisher判別分析法 以距離為判別準(zhǔn)則來(lái)分類(lèi)，即樣本與哪個(gè)類(lèi)的距離最短就分到哪一類(lèi)，適用于兩類(lèi)判別； 以概率為判別準(zhǔn)則來(lái)分類(lèi)，即樣本屬于哪一類(lèi)的概率最大就分到哪一類(lèi)，適用于多類(lèi)判別。 BAYES判別分析法 BAYES判別分析法比FISHER判別分析法更加完善和先進(jìn)，它不僅能解決多類(lèi)判別分析，而且分析時(shí)考慮了數(shù)據(jù)的分布狀態(tài)，所以一般較多使用；
Part12主成分分析
原理
缺點(diǎn)
在主成分分析中，我們首先應(yīng)保證所提取的前幾個(gè)主成分的累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到一個(gè)較高的水平（即變量降維后的信息量須保持在一個(gè)較高水平上），其次對(duì)這些被提取的主成分必須都能夠給出符合實(shí)際背景和意義的解釋?zhuān)ǚ駝t主成分將空有信息量而無(wú)實(shí)際含義）。 主成分的解釋其含義一般多少帶有點(diǎn)模糊性，不像原始變量的含義那么清楚、確切，這是變量降維過(guò)程中不得不付出的代價(jià)。因此，提取的主成分個(gè)數(shù)m通常應(yīng)明顯小于原始變量個(gè)數(shù)p（除非p本身較?。?，否則維數(shù)降低的“利”可能抵不過(guò)主成分含義不如原始變量清楚的“弊”。
Part13因子分析
與主成分分析比較
相同：都能夠起到治理多個(gè)原始變量?jī)?nèi)在結(jié)構(gòu)關(guān)系的作用 不同：主成分分析重在綜合原始變適的信息.而因子分析重在解釋原始變量間的關(guān)系，是比主成分分析更深入的一種多元統(tǒng)計(jì)方法
用途
減少分析變量個(gè)數(shù) 通過(guò)對(duì)變量間相關(guān)關(guān)系探測(cè)，將原始變量進(jìn)行分類(lèi)
Part14時(shí)間序列分析
主要方法
時(shí)間序列預(yù)測(cè)法的應(yīng)用
系統(tǒng)描述：根據(jù)對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行觀測(cè)得到的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，用曲線擬合方法對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行客觀的描述； 系統(tǒng)分析：當(dāng)觀測(cè)值取自兩個(gè)以上變量時(shí)，可用一個(gè)時(shí)間序列中的變化去說(shuō)明另一個(gè)時(shí)間序列中的變化，從而深入了解給定時(shí)間序列產(chǎn)生的機(jī)理； 預(yù)測(cè)未來(lái)：一般用ARMA模型擬合時(shí)間序列，預(yù)測(cè)該時(shí)間序列未來(lái)值； 決策和控制：根據(jù)時(shí)間序列模型可調(diào)整輸入變量使系統(tǒng)發(fā)展過(guò)程保持在目標(biāo)值上，即預(yù)測(cè)到過(guò)程要偏離目標(biāo)時(shí)便可進(jìn)行必要的控制。
特點(diǎn)
時(shí)間序列分析預(yù)測(cè)法是根據(jù)市場(chǎng)過(guò)去的變化趨勢(shì)預(yù)測(cè)未來(lái)的發(fā)展，它的前提是假定事物的過(guò)去會(huì)同樣延續(xù)到未來(lái)。事物的現(xiàn)實(shí)是歷史發(fā)展的結(jié)果，而事物的未來(lái)又是現(xiàn)實(shí)的延伸，事物的過(guò)去和未來(lái)是有聯(lián)系的。市場(chǎng)預(yù)測(cè)的時(shí)間序列分析法，正是根據(jù)客觀事物發(fā)展的這種連續(xù)規(guī)律性，運(yùn)用過(guò)去的歷史數(shù)據(jù)，通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析，進(jìn)一步推測(cè)市場(chǎng)未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)。市場(chǎng)預(yù)測(cè)中，事物的過(guò)去會(huì)同樣延續(xù)到未來(lái)，其意思是說(shuō)，市場(chǎng)未來(lái)不會(huì)發(fā)生突然跳躍式變化，而是漸進(jìn)變化的。 時(shí)間序列分析預(yù)測(cè)法的哲學(xué)依據(jù)，是唯物辯證法中的基本觀點(diǎn)，即認(rèn)為一切事物都是發(fā)展變化的，事物的發(fā)展變化在時(shí)間上具有連續(xù)性，市場(chǎng)現(xiàn)象也是這樣。市場(chǎng)現(xiàn)象過(guò)去和現(xiàn)在的發(fā)展變化規(guī)律和發(fā)展水平，會(huì)影響到市場(chǎng)現(xiàn)象未來(lái)的發(fā)展變化規(guī)律和規(guī)模水平；市場(chǎng)現(xiàn)象未來(lái)的變化規(guī)律和水平，是市場(chǎng)現(xiàn)象過(guò)去和現(xiàn)在變化規(guī)律和發(fā)展水平的結(jié)果。 需要指出，由于事物的發(fā)展不僅有連續(xù)性的特點(diǎn)，而且又是復(fù)雜多樣的。因此，在應(yīng)用時(shí)間序列分析法進(jìn)行市場(chǎng)預(yù)測(cè)時(shí)應(yīng)注意市場(chǎng)現(xiàn)象未來(lái)發(fā)展變化規(guī)律和發(fā)展水平，不一定與其歷史和現(xiàn)在的發(fā)展變化規(guī)律完全一致。隨著市場(chǎng)現(xiàn)象的發(fā)展，它還會(huì)出現(xiàn)一些新的特點(diǎn)。因此，在時(shí)間序列分析預(yù)測(cè)中，決不能機(jī)械地按市場(chǎng)現(xiàn)象過(guò)去和現(xiàn)在的規(guī)律向外延伸。必須要研究分析市場(chǎng)現(xiàn)象變化的新特點(diǎn)，新表現(xiàn)，并且將這些新特點(diǎn)和新表現(xiàn)充分考慮在預(yù)測(cè)值內(nèi)。這樣才能對(duì)市場(chǎng)現(xiàn)象做出既延續(xù)其歷史變化規(guī)律，又符合其現(xiàn)實(shí)表現(xiàn)的可靠的預(yù)測(cè)結(jié)果。 時(shí)間序列分析預(yù)測(cè)法突出了時(shí)間因素在預(yù)測(cè)中的作用，暫不考慮外界具體因素的影響。時(shí)間序列在時(shí)間序列分析預(yù)測(cè)法處于核心位置，沒(méi)有時(shí)間序列，就沒(méi)有這一方法的存在。雖然，預(yù)測(cè)對(duì)象的發(fā)展變化是受很多因素影響的。但是，運(yùn)用時(shí)間序列分析進(jìn)行量的預(yù)測(cè)，實(shí)際上將所有的影響因素歸結(jié)到時(shí)間這一因素上，只承認(rèn)所有影響因素的綜合作用，并在未來(lái)對(duì)預(yù)測(cè)對(duì)象仍然起作用，并未去分析探討預(yù)測(cè)對(duì)象和影響因素之間的因果關(guān)系。因此，為了求得能反映市場(chǎng)未來(lái)發(fā)展變化的精確預(yù)測(cè)值，在運(yùn)用時(shí)間序列分析法進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)，必須將量的分析方法和質(zhì)的分析方法結(jié)合起來(lái)，從質(zhì)的方面充分研究各種因素與市場(chǎng)的關(guān)系，在充分分析研究影響市場(chǎng)變化的各種因素的基礎(chǔ)上確定預(yù)測(cè)值。 需要指出的是，時(shí)間序列預(yù)測(cè)法因突出時(shí)間序列暫不考慮外界因素影響，因而存在著預(yù)測(cè)誤差的缺陷，當(dāng)遇到外界發(fā)生較大變化，往往會(huì)有較大偏差，時(shí)間序列預(yù)測(cè)法對(duì)于中短期預(yù)測(cè)的效果要比長(zhǎng)期預(yù)測(cè)的效果好。因?yàn)榭陀^事物，尤其是經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象，在一個(gè)較長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)發(fā)生外界因素變化的可能性加大，它們對(duì)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象必定要產(chǎn)生重大影響。如果出現(xiàn)這種情況，進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)，只考慮時(shí)間因素不考慮外界因素對(duì)預(yù)測(cè)對(duì)象的影響，其預(yù)測(cè)結(jié)果就會(huì)與實(shí)際狀況嚴(yán)重不符。
Part15生存分析
包含內(nèi)容
描述生存過(guò)程，即研究生存時(shí)間的分布規(guī)律 比較生存過(guò)程，即研究?jī)山M或多組生存時(shí)間的分布規(guī)律，并進(jìn)行比較 分析危險(xiǎn)因素，即研究危險(xiǎn)因素對(duì)生存過(guò)程的影響 建立數(shù)學(xué)模型，即將生存時(shí)間與相關(guān)危險(xiǎn)因素的依存關(guān)系用一個(gè)數(shù)學(xué)式子表示出來(lái)。
方法
統(tǒng)計(jì)描述：包括求生存時(shí)間的分位數(shù)、中數(shù)生存期、平均數(shù)、生存函數(shù)的估計(jì)、判斷生存時(shí)間的圖示法，不對(duì)所分析的數(shù)據(jù)作出任何統(tǒng)計(jì)推斷結(jié)論 非參數(shù)檢驗(yàn)：檢驗(yàn)分組變量各水平所對(duì)應(yīng)的生存曲線是否一致，對(duì)生存時(shí)間的分布沒(méi)有要求，并且檢驗(yàn)危險(xiǎn)因素對(duì)生存時(shí)間的影響。 乘積極限法（PL法） 壽命表法(LT法) 半?yún)?shù)橫型回歸分析：在特定的假設(shè)之下，建立生存時(shí)間隨多個(gè)危險(xiǎn)因素變化的回歸方程，這種方法的代表是Cox比例風(fēng)險(xiǎn)回歸分析法 參數(shù)模型回歸分析：已知生存時(shí)間服從特定的參數(shù)橫型時(shí)，擬合相應(yīng)的參數(shù)模型，更準(zhǔn)確地分析確定變量之間的變化規(guī)律
Part16典型相關(guān)分析
Part17R0C分析
用途
R0C曲線能很容易地査出任意界限值時(shí)的對(duì)疾病的識(shí)別能力; 選擇最佳的診斷界限值。R0C曲線越靠近左上角，試驗(yàn)的準(zhǔn)確性就越高； 兩種或兩種以上不同診斷試驗(yàn)對(duì)疾病識(shí)別能力的比較，一股用R0C曲線下面積反映診斷系統(tǒng)的準(zhǔn)確性。
Part18其他分析方法
決策樹(shù)分析與隨機(jī)森林
決策樹(shù)(Decision Tree）：是在已知各種情況發(fā)生概率的基礎(chǔ)上，通過(guò)構(gòu)成決策樹(shù)來(lái)求取凈現(xiàn)值的期望值大于等于零的概率，評(píng)價(jià)項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)，判斷其可行性的決策分析方法，是直觀運(yùn)用概率分析的一種圖解法。由于這種決策分支畫(huà)成圖形很像一棵樹(shù)的枝干，故稱(chēng)決策樹(shù)。在機(jī)器學(xué)習(xí)中，決策樹(shù)是一個(gè)預(yù)測(cè)模型，他代表的是對(duì)象屬性與對(duì)象值之間的一種映射關(guān)系。Entropy = 系統(tǒng)的凌亂程度，使用算法ID3, C4.5和C5.0生成樹(shù)算法使用熵。這一度量是基于信息學(xué)理論中熵的概念。 決策樹(shù)是一種樹(shù)形結(jié)構(gòu)，其中每個(gè)內(nèi)部節(jié)點(diǎn)表示一個(gè)屬性上的測(cè)試，每個(gè)分支代表一個(gè)測(cè)試輸出，每個(gè)葉節(jié)點(diǎn)代表一種類(lèi)別。 分類(lèi)樹(shù)（決策樹(shù)）：是一種十分常用的分類(lèi)方法。他是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)，所謂監(jiān)督學(xué)習(xí)就是給定一堆樣本，每個(gè)樣本都有一組屬性和一個(gè)類(lèi)別，這些類(lèi)別是事先確定的，那么通過(guò)學(xué)習(xí)得到一個(gè)分類(lèi)器，這個(gè)分類(lèi)器能夠?qū)π鲁霈F(xiàn)的對(duì)象給出正確的分類(lèi)。這樣的機(jī)器學(xué)習(xí)就被稱(chēng)之為監(jiān)督學(xué)習(xí)。
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統(tǒng) 計(jì) 學(xué) 無(wú) 用 了 ？？？
測(cè)評(píng)：《機(jī)器學(xué)習(xí)中的數(shù)學(xué)》
老鐵，三連支持一下，好嗎？↓↓↓
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