1.前期需要掌握的知识点：⑴高等代数/线性代数：线性方程组、特征值和特征向量⑵统计学：方差分析等2.主成分分析思想：主成分分析是利用降维的思想，在损失较少信息的前提下，用几个综合指标来代替之前多个指标的一种多元统计方法。我们把这些综合指标称为主成分，其中每一个主成分是原来变量的线性组合，并且各个主成分之间互不相关。3.主成分分析的几点要求⑴每一个主成分都是原始变量的线性组合。⑵主成分的数目要求远远
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2020-11-24 12:50:09
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为什么学习HashMap源码？作为一名java开发，基本上最常用的数据结构就是HashMap和List，jdk的HashMap设计还是非常值得深入学习的。无论是在面试还是工作中，知道原理都对会我们有很大的帮助。本篇的内容较长，建议先收藏，再细细品味。不同于网上简单的源码分析，更多的是实现背后的设计思想。涉及的内容比较广泛，从统计学中的泊松分布，到计算机基础的位运算，经典的红黑树、链表、数组等数据结
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2020-11-12 13:38:48
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股票量化交易 金融市场基础知识 1.量化交易简介 1.1定义 量化交易（量化投资）是指借助现代统计学和数字（机器学习）的方法，利用计算机技术来进行交易的证券投资方式 量化交易从庞大的数据中海选出能带来超额收益的多种大概率事件指定策略，用数量模型验证及固化这些规律和策略，然后严格执行已固化的策略来指导 ...
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2020-11-08 17:20:28
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算法基础 数据分析 数学基础 在进行算法建模时，深入了解数据情况，做各类探索性分析，统计建模等工作非常重要，这方面对一些数学基础知识有一定的要求，例如概率论，统计学等。这方面除了经典的数学教材，也可以参考更程序员向的《统计思维》，《贝叶斯方法》，《程序员的数学2》等书籍。 自我考核：理解实际项目中的 ...
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2020-10-10 17:55:27
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机器学习--线性单元回归--单变量梯度下降的实现 【线性回归】 如果要用一句话来解释线性回归是什么的话，那么我的理解是这样子的： **线性回归，是从大量的数据中找出最优的线性（y=ax+b）拟合函数,通过数据确定函数中的未知参数，进而进行后续操作（预测） **回归的概念是从统计学的角度得出的，用抽样 ...
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2020-10-08 19:45:53
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Python和R语言应该很多人都听说过，不过对于这两门语言很多人都比较纠结该选择那个，接下来我们来看看各自的优势吧。
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编程语言 时间：
2020-09-23 23:45:53
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内容目录 什么是统计学，什么是描述统计，什么是推断统计 统计研究的步骤 描述统计 当我们信心满满，决定在数据分析的道路上再丰富一下自己的统计学知识时，映入眼帘的是一脸懵逼的复杂公式，看着就难受，也就是还没开始就放弃了的统计学，成了我们的一块不可触碰的隔离区，其实统计学并没有那么难，我们生活中随处可见 ...
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2020-09-17 21:58:45
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超级菜鸟怎么入门数据分析？作为一个从超级菜鸟阶段过来的人，也曾迷茫，也曾面对一大堆资料不知所措，从无到有踩过太多的坑，在这里分享一下我总结出来的数据分析学习路径，为了让你少走弯路，避免选择困难，能用一本书搞定的我绝不会给你推荐其他多的书。即使是超级菜鸟，只要你认真按照下面的路径进行学习，我保证你能够有所收获。在我看来，菜鸟入门数据分析所需要学习的内容依次可以分为三个方面：统计学知识、编程技能以及数
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2020-09-11 16:07:44
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是新朋友吗？记得先点蓝字关注我哦～关注免费获取资料1、可免费领取数据相关的面试题+面试攻略。2、可免费领取<中台>相关的资料；3、进交流群，认识更多的数据小伙伴。Q1转行做商业分析，是先学分析方法还是工具？两者同时学习是不矛盾的，时间也是够用的。因为是刚入门，所以可以先学习常用的分析方法：漏斗分析、对比分析等等；了解基础的统计学知识；至于工具，前期会SQL、Excel的使用就可以了；掌
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2020-09-10 22:41:07
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“在终极的分析中,一切知识都是历史；在抽象的意义下,一切科学都是数学；在理性的基础上,所有的判断都是统计学。”—C.R.劳《统计与真理——怎样运用偶然性》本科学信息与计算科学专业，但基本上也算是个应用数学专业，所以很早就接触了统计。最开始学的是数理统计，后来又学习了多元统计分析。研究生又读了一个统计学专业，走上工作岗位，又做了数据分析相关的工作，一做就是10年。从一开始的茫然不知所措，到逐渐喜欢统
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2020-09-10 22:40:45
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