疑惑及个人见解

1. 《数理统计》与《概率论》

个人理解《数理统计》侧重于在样本空间上对数据进行研究，而《概率论》是在整个数据空间上研究数据特性；《数理统计》是根据局部到整体，而《概率论》直接研究整体。

2. 均值与期望

均值是《数理统计》中的含义，即研究的是样本空间上的中心点问题；期望是《概率论》上的意义，即研究的是整个数据空间上的中心点问题；因此，期望是恒定不变的，均值是沿期望波动的，而且受异常值影响较大；根据大数定理，当样本的个数趋于无穷时，均值收敛于期望，即这时，均值就是期望。

3. 独立、互斥、相关

两个事件相互独立是指两个事件发生互不影响，既可以同时发生，也可以不同时发生；互斥是指两个事件不可能同时发生，因此互斥事件一定不相互独立；相关是指两个事件发生存在依赖关系，如A的变大，B也跟着变大或变小；

4. 观察值、真实值和预测值

观察值一般指我们拿到的数据，一般是真实值的表征 ，可能存在误差，而预测值是我们根据当前数据集建立的模型的输出值。一般与真实值存在偏差，与观测值也存在偏差。

5.偏差、误差、方差，噪声

这三个最容易理解的是方差，方差表征了样本数据集围绕均值的波动情况。偏差=误差。噪声是指观察值与真实值之间的偏差，受观测方式的影响，观察值于真实值之间存在一定的偏差。

6.机器学习三要素

模型可以理解为输出函数；策略可以理解为挑选出最佳模型的方法，如损失函数+风险函数；算法可以理解为求解模型中的参数