Introdução à Estatística para Machine Learning

Estatística é a base de muitas técnicas de machine learning (ML), ajudando a entender padrões em dados e a tomar decisões informadas. Para quem está começando em ML, compreender os conceitos básicos de estatística é crucial para o sucesso.

Conceitos Básicos de Estatística

1. População e Amostra:

• População refere-se ao conjunto completo de todos os dados ou elementos possíveis.
• Amostra é um subconjunto da população, usado para inferir propriedades da população maior.

1. Média, Mediana e Moda:

• Média é a soma de todos os valores dividida pelo número de elementos.
• Mediana é o valor central de um conjunto de dados ordenado.
• Moda é o valor mais frequente em um conjunto de dados. Exemplo: Em {3, 7, 7, 9}, a média é 6.5, a mediana é 7, e a moda é 7.

1. Variância e Desvio Padrão:

• Variância mede o quão dispersos os dados estão em relação à média.
• Desvio Padrão é a raiz quadrada da variância e fornece uma medida mais intuitiva da dispersão dos dados. Exemplo: Um desvio padrão alto indica que os dados estão amplamente distribuídos, enquanto um desvio baixo indica que os dados estão mais próximos da média.

1. Distribuições de Probabilidade:

• Distribuição Normal: Muitos fenômenos seguem essa distribuição, formando a famosa curva em “forma de sino”.
• Distribuição Uniforme: Cada resultado tem a mesma probabilidade de ocorrer.

1. Correlação e Causalidade:

• Correlação mede a força e a direção de uma relação entre duas variáveis.
• Causalidade indica que uma variável diretamente influencia a outra. Exemplo: Um coeficiente de correlação próximo de 1 indica uma relação positiva forte, enquanto um valor próximo de -1 indica uma relação negativa forte.

1. Testes de Hipóteses:

• Hipótese Nula (H0): Assume que não há efeito ou diferença.
• Hipótese Alternativa (H1): Sugere que há um efeito ou diferença.
• O valor-p determina se devemos rejeitar a hipótese nula; quanto menor o valor-p, maior a evidência contra H0.

1. Regressão:

• Regressão Linear: Modelo estatístico que tenta prever o valor de uma variável dependente com base em uma ou mais variáveis independentes.
• Regressão Logística: Utilizada para classificação binária. Exemplo: Em um problema de regressão linear, o objetivo é ajustar uma linha reta que melhor se ajuste aos dados, enquanto a regressão logística é usada para prever probabilidades.

Aplicações de Estatística em Machine Learning

1. Pré-processamento de Dados: Normalização, padronização e detecção de outliers são etapas essenciais que dependem da compreensão estatística.
2. Modelagem Preditiva: Técnicas como regressão, árvores de decisão e redes neurais se baseiam em princípios estatísticos para construir modelos preditivos.
3. Avaliação de Modelos: Métricas como precisão, recall, F1-score e a curva ROC/AUC dependem de conceitos estatísticos.

Lista de 10 Vídeos de YouTube sobre Estatística para Machine Learning (mais de 30 min)

1. Estatística para Data Science e Machine Learning – 45 min
2. Conceitos de Estatística para Iniciantes em ML – 50 min
3. Probabilidade e Estatística no Machine Learning – 1h
4. Estatística Aplicada para Ciência de Dados – 1h 5min
5. Estatística Descritiva para Machine Learning – 55min
6. Fundamentos de Estatística para Análise de Dados – 1h 15min
7. Distribuições de Probabilidade Explicadas – 40min
8. Correlação e Causalidade no Machine Learning – 1h 10min
9. Testes de Hipóteses e Valor-p Explicados – 1h
10. Regressão Linear para Machine Learning – 50min

Artigos Acadêmicos sobre Estatística e Machine Learning (arXiv)

1. A Survey on Statistical Learning Theory
2. An Introduction to Statistical Learning with Applications in R
3. Probabilistic Machine Learning Models
4. Statistical Foundations for Machine Learning
5. Empirical Risk Minimization and Generalization
6. Bayesian Inference in Machine Learning
7. Statistical Inference for High-Dimensional Models
8. Conformal Prediction in Machine Learning
9. Statistical Learning Approaches to Time Series
10. Statistical Methods for Deep Learning