研究生统计学习方法

❶ 研究生统计学学什么 送给需要的你

1、101思想政治理论、204英语二、303数学三、432统计学；

2、应用统计：应用统计专业主要包括一般统计和经济统计两类专业方向，培养具有良好的数学或数学与经济学素养，掌握统计学的基本理论和方法，能熟练地运用计算机分析数据。

3、能在企业、事业单位和经济、管理部门从事统计调查、统计信息管理、数量分析等开发、应用和管理工作，或在科研、教育部门从事研究和教学工作的高级专门人才。

4、统计学主要分为一般统计和经济统计两类专业方向。一般统计主要是对统计学的基本理论和方法进行研究;经济统计则是提供科学地调查、搜集经济信息，以及描述、分析经济数据并对社会经济运行过程进行预测、监督的一门科学。

5、工商管理：工商管理是管理学大类中与现代企业结合最紧密的一个一级学科。会计学专业解决公司财务问题，技术经济与管理专业解释新科学技术在经济增长中的角色问题，企业管理专业解决企业的组织构成问题，现代公司管理的三大部分，全都包含在工商管理这个一级学科内。

❷ 如何学习《统计学习方法》

肯定是你首先要把这个课本反复的唱很多遍，做好预习和理解，最好还能买一本习题册，用来做做题，同时如果网上有网课的话，你还可以多看网课，这样是比较好的。

❸ 首都经济贸易大学在职研究生数学统计复习方法

每年参加在职读研的人数一直在增加，在职读研，可以提升一个人的知识水平，在升职，加薪方面有很大的作用，但是有很多人不知道怎么去复习数学，下面小编为大家讲解一下，首都经济贸易大学在职研究生数学统计复习方法?
在考研数学三中，参数估计占数理统计的一多半内容，所以参数估计是重点。统计里面第一章是关于样本、统计量的分布，这部分要求统计量的数字特征，要知道统计量是随机变量。统计量的分布及其分布参数是常考题型，常利用分布及分布的典型模式及其性质以及正态总体样本均值与样本方差的分布进行。为此应记清上述三大分布的典型模式。关于三大分布，有一个口诀，有方便大家记忆：
正态方和卡方(x2)出，卡方相除变F;
若想得到t分布，一正n卡再相除;
第一个口诀的意思是标准正态分布的平方和可以生成卡方分布，而两卡方分布除以其维数之后相除可以生成F分步，第二个口诀的意思是标准正态分布和卡方分布相除可以得到分布。
参数的矩估计量(值)、最大似然估计量(值)也是经常考的。很多同学遇到这样的题目，总是感觉到束手无策。题目中给出的样本值完全用不上。其实这样的题目非常简单。只要你掌握了矩估计法和最大似然估计法的原理，按照固定的程序去做就可以了。矩法的基本思想就是用样本的阶原点矩作为总体的阶原点矩。估计矩估计法的解题思路是：
(1)当只有一个未知参数时，我们就用样本的一阶原点矩即样本均值来估计总体的一阶原点矩即期望，解出未知参数，就是其矩估计量。
(2)如果有两个未知参数，那么除了要用一阶矩来估计外，还要用二阶矩来估计。因为两个未知数，需要两个方程才能解出。解出未知参数，就是矩估计量。考纲上只要求掌握一阶、二阶矩。
最大似然估计法的最大困难在于正确写出似然函数，它是根据总体的分布律或密度函数写出的，我们给大家一个口诀，方便大家记忆。
样本总体相互换，矩法估计很方便;
似然函数分开算，对数求导得零蛋;
第一条口诀的意思是用样本的矩来替换总体的矩，就可以算出参数的矩估计;第二个口诀的意思是把似然函数中的未知参数当成变量，求出其驻点，在具体计算的时候就是在似然函数两边求对数，然后求参数的驻点，即为参数的最大似然估计。
首都经济贸易大学在职研究生数学统计复习方法?通过上述内容的介绍，相信大家看完后都有了一定的了解，如果您还有什么问题，请在线咨询我们的老师，他们会为您详细的解答。
考研政策不清晰？在职申硕有困惑？院校专业不好选？点击底部官网，有专业老师为你答疑解惑，211/985名校研究生硕士开放网申报名中。

❹ 统计学习方法

得到一个有限的训练、数据集合

这一步的目的就是获取数据集，很多时候的数据集其实是我们通过爬虫的技术自己进行爬取得到的，但也有一些通用的数据集

把学习好的模型进行应用的实战，实现最后的预测工作，其实在上面的步骤里还可以加入验证集，其目的就是检验你算法模型学习能力的强弱，来对它进行的考核考验

❺ 请问:考研数学概率统计该怎么复习有什么好的学习方法吗

2016考研数学概率部分出其不意，试题难度大，有2-3题计算复杂量大，这就很容易出错，因此新东方在线建议2017考生在复习时一定要抓计算能力，打好基础。具体学习方法如下，希望大家参考。
一、注重基础，构建知识体系
基本概念、基本方法、基本性质一直是考研数学的重点。概率统计的概念比较抽象，方法与性质也有相应的适用条件。有些同学在考场上，不知道试题要考查什么，该怎样下手，不知道该用哪个公式。我们建议考生在复习中一定要重视基础知识，要复习所有的定义、定理、公式，做足够多的基础题来帮助巩固基本知识。
概率统计的知识点是三大科目里较少的，以考查计算能力为主，其中的推导与证明也是计算性的。考生特别要根据历年概率统计考试的两个大题内容，找出所涉及到的概念与方法之间的联系与区别。例如：事件独立性与不相容的关系，随机变量独立与事件独立的关系;分布函数与概率密度之间的联系与差别;区间估计与假设检验之间的联系。掌握他们之间的联系与区别，对大家处理其他低分值试题也是有助益的。
二、参照大纲，提高综合能力
大纲作为指导性文件，对命题、应试双方都是有约束力的。数学的复习要强化基础，随时参考适当的教科书，比如浙江大学版的《概率统计》(第四版)。有的考生认为复习到这个阶段就可以抛开课本搞题海战术了，这是舍本逐末。建议大家要边看书、边做题，通过做题来巩固概念、方法。同时，考生最好选择一本考研复习资料参照着学习，这样有利于知识能力的迁移，有助于在全面复习的基础上掌握重点。
三、分类训练，培养应变能力
近十年特别是近三年的研究生入学考试试题，加强了对考生分析问题和解决问题能力的考核。在概率统计的两个大题中，基本上都是多个知识点的综合。从而达到对考生的运算能力、抽象概括能力、逻辑思维能力和综合运用所学知识解决实际问题的能力的考核。建议在打好基础的同时，加强常见题型的训练(历年真题是很好的训练材料)，边做边总结，以加深对概念、性质内涵的理解和应用方法的掌握，这样才能够做到举一反三，全面地应付试题的变化。
此外，数学的学习不是看明白资料就行的，必须独立完成足够量的习题。此外，做完题后不要急不可耐地对答案，要养成勤于思考的习惯。拿到题时，应该整理出明确的思路，问问自己：命题人用这道题考什么，以前我在这个知识点上出错过吗?遇到一时无法独立解决的问题，应该有针对性地与学友讨论或者请教老师。

❻ 数据统计学习的5个基本流程

数据统计学习的5个基本流程
统计学、大数据应用很广泛，常常被提及！统计学习也有一定的规律流程，下面我们大圣众包小编分享一位朋友关于统计学习流程步骤的看法，看看他怎么说。
统计学习现在市面上谈论到的数据挖掘基本上都是基于统计学习的监督学习或非监督学习问题。尤其以监督学习应用面更广。

统计学习的一般流程
得到一个有限的数据集合
确定所有的学习模型集合
确定模型选择的准则，就是学习的策略
实现求解最优模型的算法并通过学习方法选择最优模型
利用学习得到的最优模型对新数据进行分析或预测
步骤一：得到一个有限的数据集合
涉及到以下多个流程：
1、数据的采集
2、原始数据的格式化、标准化
3、原始去噪，去掉错误的值(而不是误差值，这里又涉及到一个复杂的问题，如何界定错误数据)
4、预处理(针对具体需要研究的问题、抽取相应地特征组成需要研究的数据集合)

步骤二：确定所有的学习模型集合
这个问题取决于我们选择怎么样的学习方法。常见得学习方法有：
1、感知机模型
2、k近邻法
3、朴素贝叶斯法
4、决策树
5、逻辑斯谛回归和最大熵模型
6、支持向量机
7、提升方法AdaBoost
8、EM算法
9、隐马尔可夫模型
10、条件随机场
而且这些算法还可以进行变异、组合然后形成新的算法模型。也是通常认为中数据挖掘比较核心的部分。
步骤三：确定模型选择的策略
一般来说，当你确定了你的学习方法后，在学习的过程中会产生很多个模型。而如何在这些模型中间挑选最优的模型，成为了我们亟待解决的问题。
一般衡量一个模型的优秀程度我们使用两个指标：
1、拟合能力
2、泛化能力
拟合能力
表示模型的计算结果和实际结果的相差程度，我们一般使用风险函数来衡量。而风险函数是损失函数的期望。所以我们其实是使用损失函数来衡量一个模型的期望。
常见的损失函数:
1、0-1损失函数
2、平分损失函数
3、绝对值损失函数
4、对数损失函数
损失函数越小，模型的拟合能力就越好。
泛化能力泛化能力是指模型对新数据的预测能力。一般来说，越复杂的模型的拟合能力越强，但是泛化能力越弱。所以我们需要选择一个适当复杂度的模型，使其泛化能力和拟合能力都足够强。
而衡量一个模型同时具有较好地泛化能力和拟合能力，我们一般用结构风险函数。
结构风险函数是在风险函数的基础上面加上一个罚项。通过罚项来降低复杂度高的模型的结构风险函数值。从而达到筛选出合适的复杂度的模型的目的。
罚项一般取特征空间w的范数，一般有：
1、L0范数
2、L1范数
3、L2范数
4、核范数…

步骤四：实现求解最优模型的算法并通过学习方法选择最优模型
求解最优模型的算法其实就是求解结构风险函数最小值得算法,即结构风险函数最优化的问题。
如果结构风险函数在我们所关心的区域中是凸函数的话，那么任何局部最小解也是全局最优解。现在已经有稳定，快速的数值计算方法来求二次可微地凸函数的最小值。
然而，很多时候我们没有办法通过结构风险函数直接算出它的最小值。我们只能通过一些迭代的方式获得局部最优解。
常见的通过迭代的方式获得局部最优解的算法有：
1、梯度下降法
2、牛顿法
3、共轭梯度法
4、线性搜索
5、置信域方法
另外还有一些算法：
1、模拟退火
2、遗传算法
3、类免疫算法
4、演化策略
5、差异演化算法
6、微粒群算法
7、神经网络
8、支持向量机

步骤五：利用学习得到的最优模型对新数据进行分析或预测
到这一步一般来说已经成功了，然后往往现实是残酷的，辛辛苦苦20年，一朝回到解放前。
往往学习得到的模型在实际使用过程当中并不是那么的理想。这里面有很多种原因：
有可能是原始数据的原因
有可能是特征选择的原因
有可能是模型的原因
有可能是最优模型算法的问题
有可能是代码错误
总之，以上的所有步骤的所有细节都可能导致你的模型不够优秀。这就需要你再次的思考这个问题，去不断的优化你的模型。直到得到一个不错的模型。
小结
其实数据挖掘涉及的东西远比我上面说的这点东西多的多，我上面提到的还只是监督学习。就光我上面提到的几个步骤。其实每一个步骤都有很多很多东西可以讲，可以研究，工程方面的、算法理论方面的等等等等。
一入数据挖掘深似海，从此奋斗到天明。
数据挖掘还是很有意思的，你可以用机器的力量、数学的力量理解世界的运行规律。去预测他或者利用你研究到的东西做一些有意思的事情。

❼ 统计学的研究方法有哪些

统计学作为一门方法论科学，具有自己完善的方法体系。统计研究的具体方法有很多，这将在后续课程中学习，而从大的方面看，其基本研究方法有：

一、大量观察法
这是统计活动过程中搜集数据资料阶段(即统计调查阶段)的基本方法：即要对所研究现象总体中的足够多数的个体进行观察和研究，以期认识具有规律性的总体数量特征。大量观察法的数理依据是大数定律，大数定律是指虽然每个个体受偶然因素的影响作用不同而在数量上几存有差异，但对总体而言可以相互抵消而呈现出稳定的规律性，因此只有对足够多数的个体进行观察，观察值的综合结果才会趋向稳定，建立在大量观察法基础上的数据资料才会给出一般的结论。统计学的各种调查方法都属于大量观察法。

二、统计分组法
由于所研究现象本身的复杂性、差异性及多层次性，需要我们对所研究现象进行分组或分类研究，以期在同质的基础上探求不同组或类之间的差异性。统计分组在整个统计活动过程中都占有重要地位，在统计调查阶段可通过统计分组法来搜集不同类的资料，并可使抽样调查的样本代表性得以提高(即分层抽样方式);在统计整理阶段可以通过统计分组法使各种数据资料得到分门别类的加工处理和储存，并为编制分布数列提供基础;在统计分析阶段则可以通过统计分组法来划分现象类型、研究总体内在结构、比较不同类或组之间的差异(显着性检验)和分析不同变量之间的相关关系。统计学中的统计分组法有传统分组法、判别分析法和聚类分析法等。

三、综合指标法
统计研究现象的数量方面的特征是通过统计综合指标来反映的。所谓综合指标，是指用来从总体上反映所研究现象数量特征和数量关系的范畴及其数值，常见的有总量指标、相对指标，平均指标和标志变异指标等。综合指标法在统计学、尤其是社会经济统计学中占有十分重要的地位，是描述统计学的核心内容。如何最真实客观地记录、描述和反映所研究现象的数量特征和数量关系，是统计指标理论研究的一大课题。

四、统计模型法
在以统计指标来反映所研究现象的数量特征的同时，我们还经常需要对相关现象之间的数量变动关系进行定量研究，以了解某一(些)现象数量变动与另一(些)现象数量变动之间的关系及变动的影响程度。在研究这种数量变动关系时，需要根据具体的研究对象和一定的假定条件，用合适的数学方程来进行模拟，这种方法就叫做统计模型法。

五、统计推断法
在统计认识活动中，我们所观察的往往只是所研究现象总体中的一部分单位，掌握的只是具有随机性的样本观察数据，而认识总体数量特征是统计研究的目的，这就需要我们根据概率论和样本分布理论，运用参数估计或假设检验的方法，由样本观测数据来推断总体数量特征。这种由样本来推断总体的方法就叫统计推断法。统计推断法已在统计研究的许多领域得到应用，除了最常见的总体指标推断外，统计模型参数的估计和检验、统计预测中原时间序列的估计和检验等，也都属于统计推断的范畴，都存在着误差和置信度的问题。在实践中这是一种有效又经济的方法，其应用范围很广泛，发展很快，统计推断法已成为现代统计学的基本方法。

❽ 16心理学考研 统计不会，要怎么学啊

心理学考研心理统计学复习方法：
一、你要选一本好的教材。
《现代心理与教育统计学》张厚粲 北京师范大学出版社（主推荐）
应付考研基本足够了。有个问题是张版教材原本为有一定高数基础的同学编写，对一些公式没有做出详细介绍，所以，许多考研同学看起来会是一头雾水。
其次推荐一本外国教材 《心理统计学》中国轻工业出版社 邵志芳 作为补充。另外一本是《心理与行为科学统计》北京大学出版社 甘怡群。这本教材非常好，里面没有大于10的数字。重点让大家懂得如何使用统计方法，且公式有很细致的讲解。
值得注意的是这两本书的使用，是否需要每一本都从头至尾一字不落看完呢？显然没有必要，这样非但浪费时间且得不偿失。考生需要的是对那些自己模糊的知识点有针对性的去看，始终记住以张本为中心，其它只是为了更深刻理解张本。
二、教材的合理使用
复习的时候，要有侧重，可以分析历年真题考研都考察的内容，整理成表。统计里最为重要的当然是四个度的考查，信度、效度、难度、区分度，每一个相应计算式，影响因素，改进方法，这些都可以总结到一起，大家一定要学会类似知识点的总结。因为大家易混淆的，这样才能显示考生的专业。
三、习题和教材结合
基础阶段可以做一些简单习题，重点要反复研究真题。如果认真研究了真题，也就大概明白统计究竟如何考查，复习起来也会有重点。这只能在做题过程才能细微体会。
四、重视学科间的交叉
统计是干什么用的？你会说统计数据。没错，那么数据是怎么来的，观察、实验搜集而来。所以，对于统计的考查，往往会结合实验来考，而且一考就是30分！
请大家设计一个实验，然后写出相关统计方法。这种题目的确不好答，尤其是跨考同学深为其苦。关于实验方面的建议是，每一种实验设计类型大家都自己试着设计一个实验，然后总结好相应评价，外加统计公式，这样在考试时候只需照搬就可以。大家可以参照朱滢实验心理学，北京大学出版社，里面讲的非常细。

❾ 研究生考试统计学原理学习方法 首都经贸大学

任何一门课程，其前言、绪言中都有修练心法。要是那些东西不管用，大约得解决自己的定力了，呵呵。

也可以理解成这样一我句话：抓住主要线索，理解基本概也念。

应当注意如下几点：
一、把握教材的体系和知识结构，分清重点难点，认真组织学习。
《统计学》课程使用的教材是陈嗣成、冯虹主编的《新编统计学原理》。总体上看，大多数学员都认为该门课程是比较难学的课程之一，究其原因有以下几个方面：一是有些内容比较抽象，不易于理解；二是有些内容涉及到一些数学知识，学习起来有些困难；三是该门课程的内容较多，不易于从总体上把握。实际上，如果我们能对该门课程的性质和内容体系有一个清楚的认识，学习起来还是比较容易的。
从学科性质上看，统计学原理是一门应用性方法论学科。它既包括适用于各个领域的一般性统计方法，如抽样估计、相关与回归等；也包括适用于某一专业领域的特殊统计方法，如指数分析方法等，该门课程并不着重于统计方法数学原理的推导，而是侧重于阐明统计方法背后隐含的统计思想、特点和这些方法在实际各领域中的具体应用。
对照课程教材可以看出，第一章统计绪论，在介绍了统计的产生和发展之后，从总体上描述了统计学研究的对象和方法、统计学的基本范畴和统计的职能，使学员对统计学科有一个基本的认识。第二章阐述统计调查与统计整理，通过这章的学习，要求学员了解统计调查和统计整理的基本任务与要求；重点掌握统计调查方案和统计调查方法，统计整理的步骤，会阅读、运用和制作统计表。第三章介绍统计整理过程中的主要方法——分组和次数分布。统计分组是统计方法论的重要组成之一，次数分布是统计分组的结果。通过学习，学员要能根据统计目的的不同，对统计总体进行科学的分组，并对次数分布进行正确的描述。第四章和第五章介绍三大综合指标——总量指标、相对指标和平均指标，同时介绍了与之相关的标志变异指标。对各类综合指标的特点，运用场合及其计算方法要求熟练掌握，运用自如。我们学习第一、二、三、四章后，对统计学的基本范畴、统计工作的基础和原理有了一定的了解。这四章学习要求理解的内容多，概念性较强，而计算题量不多，计算方法较简单，学员往往容易忽视。须知这正是掌握统计学科的基础。建议在学习时，联系经济实际加深理解。
教材第六章抽样估计，第七章相关和回归分析，第八章统计指数，第九章时间数列分析，第十章平衡分析是在统计调查和整理以后，对各类经济统计数据和综合指标进行统计分析方法的运用。要求学员理解和掌握这些方法，并能解决有关的实际问题。由于第六、七、八、九、十章涉及的数学计算较多，公式难记，有的学员由于经济数学基础不牢，害怕计算，往往这几章都听不懂，做题困难。建议在学习时，以理解运用方法为主，不要去追求公式的推导，以掌握教材例题和计算程序为主，不要把经济统计课理解成为数学课。第六章抽样推断，要求掌握利用抽样资料来估计总体的数量特征，计算抽样误差，估计总体的平均指标和成数指标。第七章相关分析回归分析是研究变量之间相互关系密切程度和联系方式的重要方法。通过学习，要理解相关分析的有关概念，掌握计算相关系数和配合回归方程进行相关分析的方法。第六、七章与经济数学基础数理统计部分联系密切，这两章的学习，可以参阅经济数学基础相关的内容，增强对这些统计分析方法的运用能力。第八章指数分析，要求了解指数的意义，指数体系和指数数列。掌握各种指数的计算，编制综合指数，平均指数表，运用指数体系表进行因素分析。第九章时间数列分析，介绍了时间数列表的编制和分析方法，要求熟练掌握时间数列的各项分析指标及计算方法，并能结合实际分析社会经济现象数量方面的变化过程。以上第六章至第十章分别讲授了统计分析、估计及各类指数体系制表分析的原理和方法，是统计分析技术的主要内容。
第十一、十二、十三章分别介绍统计综合分析、统计体制和法制和国民经济核算体系的主要指标，都以理解记忆为主。
二、注意科学的学习方法
要学好一门课程，首先应掌握正确的学习方法，针对统计学原理课程的内容和特点，在学习方法和技巧上提出几点看法，供学员们参考。
1.从整体、局部到知识点。
在弄清教材内容体系及各章节之间逻辑关系的基础上，学习每一章时，应先了解该章在全书中的地位，与前后章节之间的联系，然后再弄清本章的内容组成，各节之间的联系，最后再去掌握每一节的具体内容和知识点。
2.先理解、后记忆。
学习《统计学》，首先要掌握教材中的各个基本概念和范畴。这些概念和范畴很重要，但不能死记硬背，要通过理解来加强记忆，要抓住要点，能用自己的认识和语言表达出来。同时，要能联系实际或其它课程的知识，并将它们具体落实到每一个概念和范畴上去，因为这些概念和范畴都是从具体实践中抽象出来的，学习时也要能够返回到具体实践中去。
统计学中的方法问题很多，许多计算公式也需要记住并会运用。初学统计的学员往往会认为，统计学中的计算都有现成的公式可以套，只要数学基础好并记住公式，计算没有多大问题。然而，事实上有些学员即使记住了计算公式仍会做错习题。可见，仅仅具有数学基础和记住计算公式是远远不够的，因为统计学毕竟是一门方法论的科学，它所研究的是社会经济现象的数量方面，不同于纯数学，如果对社会经济现象认识不清，即便背熟了计算公式，也未必能做到灵活运用。
怎样才能将统计学中的计算方法和公式恰当运用到社会经济现象中去，除了需要具备一定的数学基础、记住计算公式以外，更为重要的是对社会经济现象内涵的理解。有些习题表面上看很简单，但其中却绕了不少的弯子，只有经过仔细剖析，真正理解其涵义，才能灵活运用各种计算公式。下面举 一例题说明。
某企业工业总值和职工人数资料
问：一季度人均产值是多少？
乍一看，这道题很简单，但要想得到正确的答案，还需要有分析能力加细心才行。因为像这类题最容易出现以下两种错误：
第一，不审清题意，错误地计算成了一季度的每月人均产值。
第二，分不清时期指标与时点指标的区别，不注意计算所需资料的时期与所给资料时期的界限，错误地将四月份的工业总产值当作一季度的产值加在一起计算。
下面让我们来剖析一下这个例子：首先，工业总产值是时期指标，习题要求是计算一季度的人均产值；因此，我们需先计算出一季度的工业总产值：
∑a＝4910＋4974＋5116＝15000（万元）
这里，四月份的产值不能加起来，因为习题中要求计算的是一季度的人均产值；
其次，月初人数是时点指标，且数列中每一个指标数值都在每个月的月初，可见，这是时间间隔相等的时点数列，因而可用“首末折半法”公式进行计算（这里四月份的人数实际上可看成是三月末的人数），则一季度职工平均人数：
由于职工人数是时点指标，在一个季度之内，只能计算它的平均数，而不能将各月人数简单加总得到一季度的人数，这是显而易见的；最后，计算一季度人均产值：
即平均每个工人在一季度中共创产值15万元。从该例的剖析中可以看出，深入理解社会经济现象的涵义、灵活运用计算方法和计算公式是统计计算的关键所在。
3.多做习题，通过练习掌握方法和内容。
做习题是掌握统计方法和公式的重要手段，只记住公式，不做习题，不仅公式难以记住，即使记住了，也不会应用。有的学员只死记公式，不愿做练习题，结果考试做题时不知从何处人手，或者不会用公式，解决这一问题的唯一方法就是多做习题。在最初做题时，可先按照书上的例题去做，然后逐步养成独立完成的习惯。另外，做题时，要注意弄清楚给定的条件，不要盲目去套公式。

要是有条件，到万方数据去看下面的文献，或者直接找印刷版杂志看看。

抓住主要线索理解基本概念--如何学好《统计学原理》
On How to Understand the Basic Concept by Catching the Main Idea
<<福建商业高等专科学校学报 >>2004年02期
林丽碧

"抽象"和"难学"是初学<统计学原理>的学生的共同感受.如何使初学者尽快入门和渐入佳境并取得良好的学习效果,作为一位统计教师,笔者从四个方面阐述学习该门课的一些方法,以期对学生学好该门课能有所帮助.

❿ 统计学习方法是什么

1、统计学习是计算机及其应用领域的一门重要的学科。本书全面系统地介绍了统计学习的主要方法，特别是监督学习方法，包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机、提升方法、em算法、隐马尔可夫模型和条件随机场等。除第1章概论和最后一章总结外，每章介绍一种方法。叙述从具体问题或实例入手，由浅入深，阐明思路，给出必要的数学推导，便于读者掌握统计学习方法的实质，学会运用。为满足读者进一步学习的需要，书中还介绍了一些相关研究，给出了少量习题，列出了主要参考文献。
2、《统计学习方法》是统计学习及相关课程的教学参考书，适用于高等院校文本数据挖掘、信息检索及自然语言处理等专业的大学生、研究生，也可供从事计算机应用相关专业的研发人员参考。
3、《统计学习方法》是2012年清华大学出版社出版的图书，作者是李航。本书全面系统地介绍了统计学习的主要方法，适用于高等院校文本数据挖掘、信息检索及自然语言处理等专业的大学生、研究生，也可供从事计算机应用相关专业的研发人员参考。