【視頻教程】人工智能之統計學基礎
課程介紹：
1.1.1數理統計學的基本知識.mp4
2.2.2.1參數估計的方法.mp4
3.3.2.2估計的優良性標準
4.4.2.3置信區間
5.5.2.4分布函數與密度函數的估計
6.6.3.1假設檢驗問題的提出
7.7.3.2-3.4似然比檢驗
8.8.3.5-3.6p值及擬合優度檢驗
9.9.3.7非參檢驗
10.11.1抽樣調查的意義與基本作用
11.12.2.1 2.2總體與樣本 抽樣方法簡介
12.13.2.3誤差與精度的表示方法
13.14.3簡單隨機抽樣
14.15.4試驗設計
15.17.1緒論
16.18.2.1 2.2多元正態分布的定義與性質
17.19.2.3 2.4條件分布及參數估計
18.20.3.1.1正態變量的二次型
19.21.3.1.2威沙特分布
20.22.3.1.3 3.1.4霍特林分布和維爾克斯分布
21.23.3.2單總體均值向量的檢驗及置信域
22.24.3.3多總體均值向量的檢驗
23.25.3.4協方差陣的檢驗
24.26.3.5 3.6獨立性及正態性檢驗
25.27.4.1距離判別
26.28.4.2貝葉斯及廣義平方距離
27.29.4.3 4.4Fisher判別法及判別效果的檢驗
28.30.5.1 5.2 聚類分析的方法及距離與相似系數
29.31.5.3系統聚類法
30.32.5.4系統聚類法的性質
31.33.6.1總體的主成分
32.34.6.2樣本的主成分
33.35.6.3主成分分析的應用
34.36.7.1 7.2引言及正交因子模型
35.37.7.3參數估計方法
36.38.7.4方差最大的正交旋轉
37.39.7.5因子得分
38.41.1.1建立簡單線性模型
39.42.1.4 1.5最小二乘性質及方差分析
40.43.1.1建立簡單線性模型
41.44.1.1建立簡單線性模型
42.45.1.6-1.8測定系數置信區間及殘差
43.46.2.1 2.2多元回歸的矩陣表示
44.47.2.3 2.4 2.5多元方差分析及附加變量圖
45.48.3下結論
46.49.4.1殘差
47.50.4.2異常值
48.51.4.3案例的影響
49.52.5.1 5.2散點圖及非常數方差
50.53.5.3 5.4非線性及響應變量變換
51.54.5.5 5.6自變量變換及正態性檢驗
52.55.6.1-6.3多項式回歸及虛擬變量
53.56.6.4比較回歸直線
54.57.6.5 6.6尺度不變性
55.58.7.1-7.3共線性
56.59.7.4-7.6變量選擇
57.60.7.7逐步回歸
58.61.7.8變量選擇的準則
59.62.7.9-7.11所有可能的回歸及LASSO和LARS
60.63.8.1穩健估計
61.64.8.2有偏估計
62.65.8.3偏最小二乘回歸
63.66.9線性回歸的推廣
64.68.圖論與網絡模型（上）
65.69.圖論與網絡模型（下）
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