机器学习数学基础：常见分布与假设检验所谓机器学习和深度学习， 背后的逻辑都是数学， 所以数学基础在这个领域非常关键， 而统计学又是重中之重， 机器学习从某种意义上来说就是一种统计学习。这次是学习概率统计的第三篇文章， 基于前两篇文章进行展开。在第一篇文章的概率论基础学习了离散型随机变量和连续型随机变量及其分布，本篇将继续会学习七种机器学习领域中常见的数据分布。而这篇文章的第二部分假设检验， 属于第

所谓机器学习和深度学习， 背后的逻辑都是数学， 所以数学基础在这个领域非常关键， 而统计学又是重中之重， 机器学习从某种意义上来说就是一种统计学习。今天是概率统计基础的第二篇文章， 基于第一篇随机变量与随机事件进行整理， 首先理一理这里面的逻辑，第一篇的内容蕴涵了大部分概率论的知识(除了大数定律和中心极限定理这种理论性的支持, 后期有机会会补上)。而今天的这篇内容是在概率论的基础上往前一步， 属于

机器学习数学基础：常见分布与假设检验所谓机器学习和深度学习， 背后的逻辑都是数学， 所以数学基础在这个领域非常关键， 而统计学又是重中之重， 机器学习从某种意义上来说就是一种统计学习。这次是学习概率统计的第三篇文章， 基于前两篇文章进行展开。在第一篇文章的概率论基础学习了离散型随机变量和连续型随机变量及其分布，本篇将继续会学习七种机器学习领域中常见的数据分布。而这篇文章的第二部分假设检验， 属于第

互联网时代的社会语言学：基于SNS的文本数据挖掘http://www.matrix67.com/blog/archives/5044