本教程的核心在于数据分析，因此初学者需要具备一定的数学基础。在这里，简要介绍一些基础数学概念，包括描述性统计、推断性统计以及机器学习等内容。特别地，对于机器学习基础的学习至关重要，例如如何评估分类器的性能优劣等方面。

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描述性统计

描述统计是统计学的一个分支，它涉及有意义和简洁地总结、组织和呈现数据。它侧重于描述数据集的主要特征，而不会对其进行任何概括或推断。

描述性统计的主要目标是提供清晰而简洁的数据摘要，使研究人员或分析人员能够深入了解数据集中的模式、趋势和分布。这种总结通常包括集中趋势(例如，平均值、中位数、众数)、离散度(例如，范围、方差、标准差)和分布形状(例如，偏度、峰度)等度量。

• 分布（Distribution也称为频率分布）：数据集由一系列分数或值的分布组成。统计学家使用图表和表格来总结每个变量可能值的频率，以百分比或数字表示。

• 中心趋势测量（Measures of Central Tendency）：中心趋势测量估计数据集的平均值或中心，使用三种方法得出结果：均值、众数和中位数。

  • 均值&#x