如何入门「统计学」？ 统计学关我什么事在线阅读

如何入门「统计学」？ 不是求书单，关于书单，知乎里已有很好的答案，互联网上也有很多资源。在这里我想问的是，作为一个对「统…现在的机器学习等于统计学吗？ 我认为说深度学习为包装后的统计学有一定道理。以卷积神经网络resnet为例，每个卷积核相当于一个滤波器，只提取它所表征的特征，每个卷积核在图象上扫过一次之后，生成一个feature map(我认为就是抽象层面的图像)，然后n个卷积核，就产生n个feature map，这就是一张抽象的图片，然后再重复这个过程，只不过随着层数的加深，每个卷积核所提取的特征更加抽象，我们无法理解罢了。经过一层层变换之后，最终生成了n个feature map，每个feature map表征一种抽象特征。最后经过global average pooling，生成一个n维向量，这个向量的每一维表征一个feature map（相当于用均值来代替）。从这个层面讲，最后的特征向量有点类似于特征直方图，每一维表示对应特征的强度。那么说深度学习是包装后的统计学还是有一定道理。但是，深度学习所提取的特征都是经过大量数据（比如图片）调整得到的，更适应这批数据，所以会比人为设计的特征效果好。这恰恰揭示了为什么深度学习迁移能力差。比如我有一个类别的图片全部是横着放的笔，训练得到一个模型，当有一张图片，里面的笔是竖着放的，很有可能模型就无法识别，因为横着的笔的图片所具有的边缘特征，都是横着的，而竖着的笔的边缘特征是竖着。统计学判断题（事关我的补考成绩，请各位严谨学风，不尽感激。） 1.正确；2.错误，应该是对变量值求平均；3.错误，应该是一次性调查；4.正确；5.正确；6.错误，应该是置信度愈大；7.前半句正确，后半句应该是其之和，不是乘积；8.错误；9.错误，应该是代表性误差越小；10.错误，“有备选答案可供选择的问题”是封闭式问题.

#统计学#卷积#数学