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概率与统计
概率研究不确定性和随机性。在多种可能性的情况下不同结果的可能性。以下是概率中的一些关键概念：

样本空间：随机实验的所有可能结果的集合称为样本空间。

事件： 事件是样本空间的子集，代表特定的结果或结果的组合。

概率分布： 概率分布描述了概率在不同可能结果中的分布情况。它可以是离散的（针对单个结果）或连续的（针对一定范围内的结果）。

统计学涉及数据的收集、分析、解释和呈现。它旨在从数据中提 华侨资料 取有意义的见解并得出结论，同时考虑不确定性。以下是统计学中的一些关键概念：

描述性统计： 描述性统计使用平均值、中位数、众数、方差和标准差等度量来总结和描述数据集的主要特征。

推论统计：推论统计使用样本数据对较大总体进行推论或预测。它涉及假设检验、置信区间和回归分析。

总体和样本： 总体是指您感兴趣的研究的整个项目或个体群体，而样本是总体的一个子集，用于对整个总体进行推断。

数据预处理
数据预处理是机器学习流程中的关键步骤，涉及准备原始数据以进行分析和建模。原始数据通常带有缺陷、不一致和不相关的信息，这些信息可能会妨碍机器学习算法的性能。数据预处理包括处理缺失值、处理异常值、标准化或缩放特征以及将分类变量编码为合适的格式等任务。

通过清理数据并将其转换为可用状态，数据预处理可确保机器学习模型能够有效地学习模式、做出准确预测并产生有意义的见解。此步骤显著影响最终模型结果的质量和可靠性。