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内容详情：【机器学习统计基础】 9-总体方差的统计推断.png 8-两总体均值&_比例的推断.png 7-假设检验.png 6-区间估计.png 5-抽样分布.png 4-概率分布.png 3-概率.png 2-描述性统计：数值方法.png 17-非参数方法.png 16-时间序列分析及预测.png 15-回归分析.png 14-多元回归.png 13-残差分析.png 12-简单线性回归.png 11-实验设计_方差分析.png 10-多个比率的比较_独立性_拟合优度检验.png 1-描述性统计：_「表格和图形法」.png 0-统计-导图概览.png 机器学习（四）特征工程&模型评估-特征工程.png 机器学习（四）特征工程&模型评估-模型评估.png 机器学习（六）分类方法-理论篇-集成学习1.png 机器学习（六）分类方法-理论篇-集成学习.png 机器学习（六）分类方法-理论篇-最近邻&贝叶斯.png 机器学习（六）分类方法-理论篇-支持向量机SVM.png 机器学习（六）分类方法-理论篇-基于规则的分类器.png 机器学习（六）分类方法-理论篇-分类-基本概念.png 机器学习（六）分类方法-理论篇-决策树2.png 机器学习（六）分类方法-理论篇-决策树.png 机器学习（六）分类方法-理论篇-人工神经网络ANN.png 机器学习（六）分类方法-理论篇-不平衡类&多类问题.png 机器学习（五）维归约-2.png 机器学习（五）维归约-1.png 机器学习（二）数据处理&相似、异性度量-相似异性度量.png 机器学习（二）数据处理&相似、异性度量-数据.png 机器学习（三）数学基础之「线性代数」-线性代数.png 机器学习（三）数学基础之「线性代数」-矩阵.png 机器学习（三）数学基础之「线性代数」-向量.png。
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