矩阵是数字、符号或表达式的矩形排列，通常按行和列排列。矩阵是线性代数领域中使用的基本数据结构。矩阵是数字或符号在行和列中的排列。行数和列数是矩阵的维数。例如，矩阵中的行数称为它的秩。两行三列的矩阵称为 2×3 矩阵。
在数学中，矩阵是按行和列排列的数字、符号或表达式的矩形阵列。矩阵是用于存储数据和求解线性方程组的基本数据结构。它是数字、符号或表达式的二维表格。行和列被称为矩阵行和矩阵列。矩阵可以是实数矩阵，复数矩阵，甚至布尔矩阵。
PCA 是一种简单而强大的技术，它允许您将高维数据集转换为易于解释的低维数据集，同时保留尽可能多的信息。它通常用于数据可视化和数据分析。例如，您可以使用 PCA 创建高维数据集的前两个主要成分的 2D 散点图，并轻松查看数据中的模式。
PCA 是最基本的数据科学技术之一(也是最重要的技术之一！).这是数据科学本科生学习的第一种分析技术。它可以用于降低数据的维度(从数千个特征降低到几个)，然后，它可以用于汇总数据。这是一种非常强大的技术，可以用来解决工程、商业甚至科学中的广泛问题。
无监督学习是一种机器学习，试图在未标记的数据中找到隐藏的见解。无监督学习用于没有明确方法来标记数据的情况。当您有未完全标记的数据，并且您需要在数据中找到隐藏的模式或分组时，这种情况经常发生。一个例子就是找出哪个社交媒体平台在你的用户中最受欢迎。在没有任何直接信息的情况下，您如何发现这一点？可以用无监督学习找出来。
分布是一种以图形方式显示数据集中值的概率的方法。每个数据集都有唯一的分布，这就是为什么理解您正在处理的数据很重要。有许多不同类型的分布，包括正态分布、均匀分布、指数分布等等。分布是使用曲线或点集合的数据集的图形表示。图表的 x 轴代表数据集的自变量，y 轴是因变量。曲线通常被解释为给定值在数据集中出现的概率。例如，设想一个数据集，其中包含每个州的军队人数。数据集可能包括来自加利福尼亚、纽约和许多其他州的人数。
深度学习是机器学习的一个子集。换句话说，深度学习是一个人工智能过程，它允许计算机通过分析数据来学习任务。深度学习是一种神经网络，它采用多层人工神经元来进行预测。深度学习的一些例子包括图像识别、语音识别和自然语言理解。深度学习过程的工作方式类似于人脑。例如，当一个人想学习一种新的语言时，大脑会处理一种语言的许多例子，然后开始使用这些信息来理解新的例子。为了让计算机学习，需要向它们输入称为训练集的数据集。训练集用于训练人工智能过程，并对新的数据集进行预测。
贝叶斯网络、贝叶斯网络、信任网络、贝叶斯(ian)模型或概率有向无环图形模型是一种概率图形模型(一种统计模型),它表示一组随机变量，显示它们之间的关系及其条件独立性。概率图形模型是统计模型的通用框架，可以表示不同类型的依赖结构。
马尔可夫链是一种随机过程，可用于对各种系统进行建模。这些过程通常用于各种数学和计算机科学应用，包括计算机模拟和机器学习算法。马尔可夫链可以用来模拟事件的随机性，这在很多应用中都很重要。例如，它们可以用于模拟股票市场价格波动和句子中的单词转换。
马尔可夫链是预测系统在一段时间内行为的概率模型。假设系统只依赖于它的当前状态，而不依赖于它之前的事件序列。安德烈·马尔科夫在他 1929 年发表的论文《可能世界的理论》中引入了这个概念。马尔可夫链在广泛的应用中是有用的，例如对机器人、设备或人的行为进行建模。在马尔可夫链中，系统在特定的时间会处于特定的状态。系统根据取决于当前状态的概率分布从一个状态转换到下一个状态。马尔可夫链允许我们确定系统在特定时间处于特定状态的概率。我们可以用这个概率在图中表示系统。
马尔可夫模型是一种随机过程，可用于模拟未来事件依赖于过去事件的任何情况。它通常用于建模过程，其中系统的当前状态仅依赖于其先前状态，而不依赖于任何其他信息。马尔可夫模型被用于各种领域，包括心理学、统计学、机器学习和生物信息学。马尔可夫模型最常见的类型是马尔可夫链，它是一个具有有限数量状态的随机过程。随着时间的推移，模型以一定的概率从一种状态转移到另一种状态。
广度优先搜索是一种遍历或搜索树或图数据结构的算法。它从根节点开始，首先搜索该节点的邻居，然后移动到下一个节点，依此类推，直到搜索完图中的所有节点。这是深度优先搜索算法的一个特例。这两种算法都是图搜索算法的例子。深度优先搜索在回溯之前尽可能地沿着每个分支探索，而广度优先搜索尽可能地沿着除了刚刚探索的分支之外的每个分支探索。
大多数人认为“过程”是随着时间推移而发生的事情。例如，当你煮一杯咖啡时，你首先把水倒入壶中，加入咖啡渣，然后在炉子上加热水。你可能会认为马尔可夫过程是一段时间内的一系列步骤或一系列事件。马尔可夫过程是一个随机变量序列，它不依赖于前面的随机变量。如果你有一个马尔可夫过程，你有一个随机变量序列，它只依赖于它们自己的值。马尔可夫性质与概率论中称为马尔可夫链的概念密切相关，马尔可夫链用于描述随机变量的无限序列。马尔可夫属性只依赖于随机变量的当前值，而不是先前的值。“蝴蝶效应”是一系列事件，其中一个状态的微小变化会导致另一个状态的巨大变化。蝴蝶效应的一个很好的例子是，一只蝴蝶在世界的一个地方扇动翅膀会在世界的另一个地方引起飓风。
马尔可夫随机场(MRF)是一种用于机器学习和统计建模的无向图模型。Markov 随机场是由 Andrey Markov 在 1929 年首次引入的。概率空间(ω，f，p)上一组随机变量“x”= { x1，…，Xn}的 MRF 是一个图 Mn = (V，e)其中 E ⊆ V × V 是边的集合。
隐马尔可夫模型(HMM)是一种统计模型，用于发现系统/事件/过程具有特定结果的概率。该模型使用一系列随机变量，在 hmm 的上下文中称为状态，每个状态都是该过程的特定结果。状态转换通常显示为图形，其中节点代表状态，边代表状态之间的转换。这些模型通常用于分析过程，其中系统的先前状态不能被直接观察到，但是其未来状态的分布可以被观察到。它们也用于模拟系统，其中系统产生其结果的顺序是不相关的。隐马尔可夫模型被用在许多应用中，如语音识别和机器翻译的语言建模。
结论
了解这些概念可以让你深入了解数据科学。想开始一份数据科学家的新工作？看看这个博客。