https://researcher20.com/2008/08/11/用哪種統計分析方式好%EF%BC%9F卡方anovat-test-or-regression/
1. 在網路上查統計為什麼要用chi-square 以及 pair t, two sample t的時候看了這篇文章覺得很實用2.同一個作者這篇則是一個系列(算是索引)
https://researcher20.com/2010/10/29/stats-concepts-index/
後來查 logistic-regression時候找到這篇
1. 比起前面
https://medium.com/@yehjames/資料分析-機器學習-第3-3講-線性分類-邏輯斯回歸-logistic-regression-介紹-a1a5f47017e5
這篇就會讓我覺得比較難懂(可是如果是在修課的同學可能覺得很需要)
大概是這邊吧
Logistic Regression優點：
資料不需要線性可分
可以獲得A類跟B類的機率
實務上Logistic Regression執行速度非常快
Logistic Regression缺點：
線的切法不夠漂亮，以人的觀察應該要大概要像是綠色的線才是一個比較好的分法（下一章的SVM將會解決這個問題）
但這也可以看出前一位作者（research20）的缺點，由於他打的是自己的心得、理解，所以要花的時間可能較久吧
2.最後一篇，這則是一個人用網路記錄下自己的點點滴滴
希望後來我的網誌也能達到這麼充實嚕
https://medium.freecodecamp.org/python-collection-of-my-favorite-articles-8469b8455939
