17 个统计假设检验的快速参考指南，适用于应用机器学习，并附有 Python 示例代码。尽管您可以使用数百种统计假设检验，但在机器学习项目中您只需要使用其中的一小部分。在本帖中，您将发现 [...]

机器学习统计速成课程。在 7 天内掌握机器学习中使用的统计学。统计学是一门被普遍认为是深入理解机器学习先决条件的数学领域。尽管统计学是一个庞大的领域，包含许多晦涩的理论和发现，但 [...]

也许最广泛使用的统计假设检验之一是 Student's t 检验。因为您自己有一天可能会使用此测试，所以深入了解其工作原理很重要。作为一名开发人员，最好通过从头开始实现假设检验来获得这种理解。在本教程中，[...]

统计假设检验的选择是解释机器学习结果的一个具有挑战性的开放性问题。在他被广泛引用的 1998 年的论文中，Thomas Dietterich 建议在训练多个分类器模型副本成本高昂或不切实际的情况下使用 McNemar 检验。这描述了深度学习模型 [...]

应用机器学习的很大一部分是运行对照实验，以发现对于预测建模问题，应该使用哪种算法或算法配置。一个挑战是，存在着问题和算法的方面，称为混淆变量，这些方面无法被控制（保持恒定），必须被考虑进去。一个例子是 [...]