第9章-机器学习与统计模型

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第9章机器学习与统计模型内容：@若冰（马世拓）审稿：@邢硕排版&校对：@牧小熊（聂雄伟）这一章重点探讨统计模型和机器学习模型，两个大的主题都建立在数据的基础之上，所以要熟练掌握对数据的处理与分析。实际上，机器学习本身就是统计模型的延伸，是在大数据背景下传统统计方法捉襟见肘了，所以才考虑引入机器学习。在学习过程中，大家会接触到大量的算法，一方面要理解算法的基本原理，另一方面又要能针对实际问题进行灵活应用。注意：本章内容是比较难以学习的一个章节，希望各位能够耐心去看完这一章。另外，大家还要注意，机器学习方法虽然应用非常广泛，但也有它的局限性，并不是所有数学建模问题都适合使用机器学习来处理。 9.1 统计分布与假设检验本节将重点探讨几种常见的假设检验以及它们的分析方法。