Makine öğrenimi güçlü bir istatistik temeli gerektirir. Bu modülde önemli dağılımlar, Bayes' Kuralı ve şartlı beklenti gibi olasılık kavramlarını gözden geçirerek bu temeli daha da güçlendiriyoruz, ardından parametre tahmini, hipotez testi, p değerleri, z puanları ve istatistiki çıkarımlardaki diğer temel kavramların yer aldığı ayrıntılı istatistiksel analiz konusuna geçiş yapıyoruz. İstatistiksel bilgi esasını, regresyon, düzenlileştirme, aşırı uyum gösterme ve önemli öğrenme metrikleri gibi makine öğreniminin temel unsurlarına yayıyoruz. Öğrenciler, ilgi çekici ve konuyla ilgili sorular sormak ve popülasyon verilerinden sağlam çıkarımlar üretmek amacıyla bu kavramları, Python’un istatistik odaklı kitaplıklarını kullanarak gerçek dünyadaki veri kümelerine uyguluyorlar.
