统计学是收集、分析、解释和呈现数据的科学。它为理解数据模式和从数据中进行推断提供了基础，这对于机器学习算法至关重要。以下是 10 个基本的统计概念：
- 均值（Mean）： 数据集的平均值，通过将所有值相加并除以值的数量计算得出。
- 中位数（Median）： 排序后的数据集中的中间值。
- 众数（Mode）： 数据集中出现频率最高的值。
- 标准差（Standard Deviation）： 衡量数据点围绕均值的离散程度或分散程度的指标。
- 方差（Variance）： 标准差的平方，表示与均值的平均平方差。
- 概率（Probability）： 事件发生的可能性，表示为 0 到 1 之间的数字。
- 分布（Distributions）： 显示变量可能值及其出现频率的函数（例如，正态分布、均匀分布）。
- 假设检验（Hypothesis Testing）： 基于数据样本检验关于总体的主张或假设的方法。
- 相关性（Correlation）： 描述两个变量相关程度的统计量度。
- 回归（Regression）： 建因变量与一个或多个自变量之间关系的统计方法。