介绍
现代应用统计
前言
介绍
机器学习
1
分类问题
2
聚类问题
3
回归问题
贝叶斯建模
4
概率推理框架
5
简单线性模型
6
广义线性模型
7
分层正态模型
8
混合效应模型
9
广义可加模型
10
高斯过程回归
11
时间序列回归
空间分析
12
点模式数据分析
13
点参考数据分析
14
区域数据分析
参考文献
附录
A
符号约定
B
矩阵运算
介绍
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前言
1
分类问题