统计学方法机器学习个例统计方法数据清洗统计学模型数据可视化异常点检测
摘要：统计学和机器学习是两个联系紧密的领域。事实上,两者的界限有时非常模糊。有一些明显属于统计学领域的方法也可用于机器学习项目,并且极具价值。（1）问题架构。统计方法在问题的架构阶段有助于探索数据,包括：探索性的数据分析;数据挖掘。（2）数据理解。用于理解数据的统计学模型的两类主流分支：汇总统计;数据可视化。（3）数据清洗。统计方法应用于数据清洗：异常点检测;数据填补。
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《数据分析与知识发现》（CN：10-1478/G2）是一本有较高学术价值的大型月刊，自创刊以来，选题新奇而不失报道广度，服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《数据分析与知识发现》内容定位于广泛吸纳计算机科学、数据科学、情报科学以及数字科研、数字教育和数字文化等领域的技术与方法，研究数据驱动的语义计算、内容分析、数据挖掘、知识发现、智能管理和决策支持等方面的技术、方法、系统以及支撑设施、政策与机制等，尤其是聚焦从海量、异构、分布、动态、甚至富媒体数据中挖掘和发现知识以支持研究、管理和决...
