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# 統計名詞
## Z-Score
> 原始分數與母體平均值的距離，並以標準差為單位

$\sigma != 0$
$$z = {x-\mu \over \sigma} = {原始數字 - 平均值 \over 標準差}$$
- 藉由從++單一（原始）分數++ ==減去== ++母體的平均值++，再依照母體（母集合）的標準差分割成不同的差距，按照z值公式，各個樣本在經過轉換後，通常在正、負五到六之間不等。
### **變異數(Variance)**
> 即量測所有 ++資料++ 到 ++平均數++ 的平均距離。

- 當平均值、中位數、眾數都相同的兩個數列，可能相當稀疏，故須使用變異數觀察其離散程度。
(54,56,64,64,82)與(63,64,64,64,65)兩組數據，雖然有相同的平均數、中位數及眾數；但兩組的變異數及標準差卻不同。
- 算法:
將各個誤差之平方（而非取絕對值，使之肯定為正數），相加之後再除以總數

**標準差(Standard Deviation)**

# 機率論 Probability
## 最大似然估計 Maximum Likelihood estimation
[剖析深度學習 (3)：MLE、MAP差在哪？談機器學習裡的兩大統計觀點](https://www.ycc.idv.tw/deep-dl_3.html)
## 條件機率 conditional probability
## 貝葉斯法則 Bayesian theorem
## 隨機變量 random variable
## 二項式分布
## 聯合機率分布
## 條件機率分布
## 貝葉斯決策理論
## 期望和方差

# 訊息論
## 熵
## 聯合熵和條件熵
## 戶信息
## 相對熵
## 交叉熵
## 困惑度
## 噪聲信到模型
## SVM
### 線性可分
### 線性不可分
### 構造核函數