统计学与机器学习直觉、数学与编程大师课

从统计基础到机器学习实战的系统化深度课程（Python / MATLAB）

学习内容：

• 描述性统计：均值、方差、标准差、中位数、分位数等
• 推断统计：假设检验、置信区间、p 值与统计显著性
• 概率论基础：概率分布、条件概率、中心极限定理、蒙特卡洛模拟
• 统计检验方法：t 检验、非参数检验、ANOVA、相关与偏相关分析
• 回归与广义线性模型：线性回归、多元回归、逻辑回归
• 机器学习方法：K-means、DBSCAN、KNN、PCA、ICA、聚类与分类
• 模型评估：交叉验证、ROC 曲线、F-score、过拟合与欠拟合
• 数据清洗与预处理：异常值检测、标准化、归一化、缺失值处理
• 使用 Python 与 MATLAB 实现完整统计与机器学习流程

本课程包括：

• 38.5 小时高清点播视频课程
• 224 个系统化视频讲解，涵盖理论、直觉与代码实现
• Python 与 MATLAB / Octave 实战代码示例
• 可下载学习资料与示例数据集
• 终身访问权限
• 结课证书

价格：$74.99

教程评分：⭐ 4.7 / 5.0（32,000+ 学员评分）

教程语言：英语

教程字幕：中英字幕

课程要求：

• 高中数学基础即可，无需高等数学或统计学背景
• 具备基础 Python 或 MATLAB 编程经验（仅用于代码练习）
• 不要求任何机器学习或数据科学经验

课程描述：

本课程是一门系统、严谨且注重直觉理解的统计学与机器学习深度课程，
从最基础的描述性统计与概率论出发，逐步引导学习者掌握推断统计、
假设检验、回归分析与核心机器学习算法。

课程强调“理解黑箱背后的数学原理”，通过大量可视化示例与 Python /
MATLAB 代码实践，帮助学习者真正理解统计方法与机器学习模型的适用场景、
假设前提与常见误区。

适合希望进入数据科学、人工智能、商业智能、科研分析等领域的学习者，
也是构建长期技术竞争力的基础课程。

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