方差： 隨機變數的離散程度，資料偏離均值的差異平方和/自由度
標準差：有了方差為什麼還要有標磚差呢，為了更直觀！例如，正態分佈中 均數加減多少個標準差。
均方誤差： mse 各資料偏離真實值的距離平方和的平均數，也即誤差平方和的平均數
均方根誤差（root-mean-square error）又叫標準誤差，它是觀測值（就一次抽樣）與真值偏差的平方和觀測次數n比值的平方根，標準誤差 對一組測量中的特大或特小誤差反映非常敏感
標準誤：統計量的標準差（多次抽樣）， 用以衡量平均抽樣誤差。(不只是針對均值)
統計量：描述樣本特徵的
抽樣誤差=樣本統計量-總體引數
在實際的應用中，標準差主要有兩點作用，一是用來對樣本進行標準化處理，即樣本觀察值減去樣本均值，然後除以標準差，這樣就變成了標準正態分佈；而是通過標準差來確定異常值，常用的方法就是樣本均值加減
n倍的標準差。標準誤的作用主要是用來做區間估計，常用的估計區間是均值加減
n倍的標準誤。
統計簡單學 基本概念
統計分為兩大類 敘述統計 descriptive statistics，包括蒐集 展示 視覺化資料 推斷統計 inferential statistics，包括由樣本推斷群體，並估計推論可信度的大小 分為群體引數，樣本引數 1.群體引數 p 2.樣本引數 x s，p 隨機變數 random vari...
基本概念 C 基本概念
由於工作中需要用到c 編寫的一些工具，有時候需要根據需求修改或者定製工具，所以現在不得不學習一下c 的基礎語法，此為筆記，不成章法！機器語言 組合語言 高階語言 面向過程的程式設計方法 物件導向的程式設計方法 泛型程式設計方法 1 演算法設計 2 源程式編輯 3 編譯 4 連線 5 執行除錯 輸入裝...
統計學習的基本概念
過擬合 over fitting 是指學習時選擇的模型所包含的引數過多，以致於這一模型對已知資料 較好，對未知資料 很差的現象。可以說模型選擇旨在避免過擬合，並提高模型的 能力。泛化能力 generalization ability 是指學習到的模型對未知資料的 能力，是學習方法的重要性質。現實生活...