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1.概述方差分析(analysisofvariance,ANOVA)在20世纪20年代发展起来的一种统计方法,由英国统计学家费希尔在进行试验设计时为解释试验数据而首先引入.方差分析就是通过检验个总体的均值是否相等来判断分类型自变量对数值型因变量是否有显著影响。从表面上看,方差分析是检验多个总体均值是
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1.概述机器学习将数据拟合到数学模型中来获得结论或者做出预测。这些模型吸纳特征作为输入。特征就是原始数据某方面的数学表现。在机器学习流水线中特征位于数据和模型之间。特征工程是一项从数据中提取特征，然后转换成适合机器学习模型的格式的艺术。这是机器学习流水线关键的一步，因为正确的特征可以减轻建模的难度，
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1.分类问题当正负样本分布极不均衡时,准确率将失去意义,通常使用AUC作为指标1.1混淆矩阵（ConfusionMatrix）矩阵中的每一行代表实例的预测类别，每一列代表实例的真实类别。真正(TruePositive,TP)：被模型预测为正的正样本。假正(FalsePositive,FP)：被模型预
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1.概述是一种基本的分类与回归方法,模型呈树形结构.学习步骤:特征选择决策树的生成决策树的修剪2.决策树模型与学习3.特征选择3.1信息增益3.1.1相关概念熵(entropy)定义:表示随机变量不确定性的度量.公式:设X是一个取有限个值得离散随机变量,其概率分布为:$$P(X=x_i)=p_i,\
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1.概述研究观测变量变动的共同原因和特殊原因,从而达到简化变量结构目的的多元统计方法1.1应用寻求变量的基本结构,简化变量系统用于分类,根据因子得分值,在因子轴所构成的空间中将变量或者样本进行分类(能够分析样品间差异的原因)1.2类型R型因子分析Q型因子分析2.因子分析模型2.1因子分析的数学模型2
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1.概述主成分分析就是设法将原来指标重新组合成一组新的互相无关的几个综合指标来代替原来指标,同时根据实际需要从中取几个较少的综合指标尽可能多地反映原来指标的信息。这种将多个指标转化为少数互相无关的综合指标的统计方法叫做主成分分析或称主分量分析。1.1几何意义代数观点:p个原始变量的一些特殊的线性组合
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1.概述判别分析是判别样品所属类型的一种分析方法，是在分类确定的条件下，根据某一研究对象的各种特征值判别其类型归属问题的一种多变量统计分析方法。判别分析于聚类分析的功能差不多，区别在于，聚类分析之前，没有人知道具体的是怎么分的类，分了哪几大类。而判别分析是已经把类别给分好，要做的是把没有分好类的数据
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1.概述聚类分析是研究如何将研究对象按照多个方面的特征进行综合分类的一种统计方法聚类分析就是分析如何对样品(或变量)按照他们在性质上的亲疏程度进行量化分类的问题聚类分析有效解决了科学研究中多因素、多指标的分类问题1.1类别1.1.1Q型聚类对样品进行分类处理1.1.2R型聚类对变量进行分类处理1.2
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