jstat-示例 使用示例 实例图 机器学习 :线性回归 :非线性回归 :使用香草KNN算法进行分类 :具有多个线程的KNN分类 :使用KMeans进行聚类 :后勤分类 :使用正则化LassoRegularizer和RidgeRegularizer线性回归 :使用ConfusionMatrix类的分类性能评估 :转发算法 :向后算法 :维特比算法 优化 :具有一个特征的梯度下降 :具有两个特征的梯度下降 统计数据 :平均值的Vanilla Bootstrap :均值的香草假设检验 :回归线的拟合优度 :模拟平均值的标准误差 :计算描述性统计指标 :对已知方差的正态分布平均值进行假设检验 :II型错误和样本量 :模拟中心极限定理 :采样分布 蒙特卡洛 :Monty Hall问题的蒙特卡洛模拟 :使用蒙特卡洛积分计算圆的面积 :马尔可夫链蒙特卡