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成为机器学习工程师所需掌握的七个统计概念
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原文英文，约900词，阅读约需4分钟。
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内容提要
机器学习系统的核心是统计学，工程师必须理解七个关键统计概念：概率基础、描述性与推断统计、分布与抽样、相关性与协方差、统计建模与估计、实验设计与假设检验、重抽样与评估统计。这些知识有助于数据解读、假设验证和模型构建。
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关键要点
- 机器学习系统的核心是统计学，工程师需要理解七个关键统计概念。
- 概率基础是机器学习模型的基础，理解随机变量、条件概率和贝叶斯定理至关重要。
- 描述性统计和推断统计帮助总结数据特性和进行假设检验。
- 不同的数据集具有不同的分布特性，了解分布和抽样对于建模至关重要。
- 相关性和协方差揭示变量之间的关系，影响特征选择和降维技术。
- 统计建模和估计的概念如偏差-方差权衡和最大似然估计对模型训练至关重要。
- 实验设计和假设检验确保改进来自真实信号而非偶然，A/B测试是常见应用。
- 重抽样和评估统计方法如交叉验证和自助法用于模型评估，理解指标的方差很重要。
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