Pelajari konsep statistik dasar yang menjadi fondasi algoritma Machine Learning. Dari tipe data hingga pengujian hipotesis, semua disajikan lengkap dengan kode implementasi.
Memahami perbedaan Populasi vs Sampel, serta tipe data Numerik vs Kategorikal yang krusial untuk fitur ML.
Mean, Median, dan Mode. Bagaimana meringkas data menjadi satu nilai representatif.
Variance dan Standard Deviation. Seberapa jauh data menyebar dari pusatnya?
Normal Distribution, Gaussian, PDF & CDF. Apa itu distribusi normal standar (Z-score)?
Hubungan antar variabel. Pearson Correlation Coefficient dan Heatmap untuk seleksi fitur.
H0 vs H1, P-value, Significance Level. Dasar pengambilan keputusan berbasis data.