趋近智
机器学习的概率与统计要点
章节 1: 概率基本原理回顾
样本空间与事件回顾
条件概率与独立性
贝叶斯定理讲解
随机变量概述
期望值与方差
概率原理在 Python 中的应用
章节 2: 常用概率分布
伯努利分布和二项分布
泊松分布
均匀分布
正态（高斯）分布
指数分布
数据建模中的性质与应用
在 SciPy 中使用分布
动手实践：模拟与绘制分布
章节 3: 数据集的描述性统计
集中趋势的度量：均值、中位数、众数
离散度量：方差、标准差、极差
理解偏度和峰度
百分位数和四分位数
相关性分析
区分相关性与因果关系
数据总结的可视化
使用 Pandas 计算描述性统计量
实践：总结数据集
章节 4: 推断统计：抽样与估计
总体和样本
抽样方法概述
中心极限定理
理解点估计
置信区间说明
计算均值的置信区间
动手实践：抽样模拟与区间估计
章节 5: 模型评估的假设检验
制定零假设与备择假设
理解第一类和第二类错误
P值说明
T检验简介
卡方检验介绍
方差分析 (ANOVA) 概述
使用 Python 进行假设检验
实践：将T检验应用于样本数据
章节 6: 回归分析简介
简单线性回归模型
最小二乘估计法
解读回归系数
模型评估指标 (R平方, 均方误差)
线性回归的假设
多元线性回归概述
使用Python构建回归模型
动手实践：拟合与评估线性模型
解读回归系数
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- An Introduction to Statistical Learning: With Applications in R, Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, Rob Tibshirani, 2021 (Springer) DOI: 10.1007/978-1-0716-1418-1 - 这本广受好评的教科书对统计学习方法进行了易于理解的介绍，其中第三章从统计学和机器学习的角度清晰地解释了线性回归系数的含义。