天文统计学是一门涉及了天体物理学，统计学和数据挖掘的交叉学科。它用于处理自动化巡天扫描生成的海量数据，刻画复杂的数据集，并利用天文学数据限制天体物理理论。天文统计学涉及了统计学的许多分支，包括无母数统计、一般线性模型和多元分类，时间序列，特别是贝叶斯推断。
调控回授网络是利用负反馈来进行推理的类神经网络。回授不是为了最佳学习或是最佳训练的权重，是用来找到节点的最佳活化方式。此作法的效果类似无母数统计，但和最近邻居法不同，调控回授网络在数学上已证明可以模拟前馈神经网络。
核回归是统计学中用于估计随机变量的条件期望的无母数统计方法。目的是找到一对随机变量X和Y之间的非线性关系。
在模式识别领域中，最近邻居法是一种用于分类问题和回归分析的无母数统计方法。在这两种情况下，输入包含特征空间中的k个最接近的训练样本。
在模式识别领域中，最近邻居法是一种用于分类问题和回归分析的无母数统计方法。在这两种情况下，输入包含特征空间中的k个最接近的训练样本。
在模式识别领域中，最近邻居法是一种用于分类问题和回归分析的无母数统计方法。在这两种情况下，输入包含特征空间中的k个最接近的训练样本。
在统计学中，样本的第
k
{\displaystyle k}
顺序统计量即它从小到大排列时的第
k
{\displaystyle k}
个值，常用于无母数统计与无母数统计中。常见的顺序统计量包括样本的最大值、最小值、中位数等。
在模式识别领域中，最近邻居法是一种用于分类问题和回归分析的无母数统计方法。在这两种情况下，输入包含特征空间中的k个最接近的训练样本。
在统计学中，斯皮尔曼等级相关系数， 经常以希腊字母
ρ
{\displaystyle \rho }
或以
r
s
{\displaystyle r_{s}}
表示，此相关系数以查尔斯·斯皮尔曼之名命名。 它是衡量两个变量的依赖性的无母数统计指标。 它利用单调方程评价两个统计变量的相关性。若数据中没有重复值，且当两变量完全单调相关时，斯皮尔曼相关系数为 +1 或 −1 。
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