Statistics Learning for Data Science - vital terms APK

Hypothesis explained more including
Types of Hypothesis :
Null hypothesis
Alternate hypothesis

如今，數據科學，機器學習和人工智能的需求量很大，而且該細分市場的未來也一片光明。
統計是開始在該領域學習的關鍵部分。
統計學中使用的術語對於初學者來說非常陌生且難以理解，因此我們盡力為數據科學，機器學習，人工智能領域的新手，中級或高級人員提供非常容易的語言解釋這些術語。
在這裡，我們涵蓋了統計中使用的許多術語，例如-
＆＃10020;假設
＆＃10020;定量方法
＆＃10020;定性方法
＆＃10020;獨立和因變量
＆＃10020;預測變量和結果變量
＆＃10020;分類變量
＆＃10020;二進制變量
＆＃10020;標稱變量
＆＃10020;有序變量
＆＃10020;連續變量
＆＃10020;區間變量
＆＃10020;比例變量
＆＃10020;離散變量
＆＃10020;混雜變量
＆＃10020;測量誤差
＆＃10020;有效性和可靠性
＆＃10020;兩種數據收集方法
＆＃10020;變化類型
＆＃10020;非系統的變化
＆＃10020;系統變化
＆＃10020;頻率分佈
＆＃10020;均值
＆＃10020;中位數
＆＃10020;模式
＆＃10020;分散數據
＆＃10020;範圍
＆＃10020;四分位間距
＆＃10020;四分位數
＆＃10020;可能性
＆＃10020;標準偏差

如果您打算在該領域發展事業，那麼上述條件對於您獲得更好的工作機會至關重要。
這些術語在書中或在互聯網上有太多詳細的解釋，人們不喜歡閱讀太多，他們想用幾句話來理解事情，如果您覺得想要更多的細節，這就是我們在此處嘗試的示例或示例，請給我們您的建議，我們將繼續改進我們的應用程序。

基本上，數據科學是–

也稱為數據驅動科學。科學的方法，流程，算法，可從不同格式的數據（例如結構化（例如工作表）或非結構化（例如圖像，視頻））中提取知識或見解。