参考资料 概率 期望和均值的区别 通俗理解指数加权平均 R统计学(01): 伯努利分布、二项分布 二项分布算法（伯努利实验） 正态分布及其应用 什么是正态分布？为何如此重要？终于有人讲明白了 一文搞懂“正态分布”所有重要知识点 方差、标准差、均方差、均方误差（MSE）区别总结 初学讲义之高中数学二十四：导数 概率论的链式法则 【概率论】联合概率, 边缘概率, 条件概率, 链式法则 和 独立性 深度学习系列（一）：概率论统计学基础 马尔可夫链模型是什么？ 如何用简单易懂的例子解释隐马尔可夫模型？ 信息熵、条件熵、信息增益、信息增益比率 通俗理解信息熵 通俗理解决策树算法中的信息增益 通俗理解条件熵 信息增益到底怎么理解呢？ 机器学习（二）-信息熵，条件熵，信息增益，信息增益比，基尼系数 卡方检验 用可视化思维解读统计自由度 结合日常生活的例子，了解什么是卡方检验 卡方检验（Chi-Squared Test） 文本分类学习 （四） 特征选择之卡方检验 归一化、标准化 为什么要对数据进行归一化处理？ 特征工程中的「归一化」有什么作用？ 显著性检验 关于显著性检验，你想要的都在这儿了！！（基础篇） 欠拟合、过拟合、适度拟合 欠拟合、过拟合及如何防止过拟合 交叉验证 模型选择之交叉验证 交叉验证（简单交叉验证、k折交叉验证、留一法）
