均值：
方差：
标准偏差（总体标准偏差）：
栗子：某班级平均身高 M=170cm，方差为 100cm，标准差为10cm，班级身高范围 170±10 cm。
样本标准偏差：
协方差：衡量两个变量(如 X与Y)的总体误差（方差是协方差的一种特殊情况）
一个变量跟随着另一个变量同时变大或者变小，则两个变量的协方差为正值。
皮尔森(Pearson)相关系数：反映两个变量线性相关程度，结果越大越强
将数值（v）映射到新的范围：
零均值规格化方法：
属性 A 最大 值与最小值未知；或使用最大最小规格化方法时会出现异常数据的情况。
欧式距离 / 欧几里得度量（euclidean metric）：（两点间的直线距离 / 实际距离）
(1) 二维平面上两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的欧氏距离：
(2)三维空间两点a(x1,y1,z1)与b(x2,y2,z2)间的欧氏距离：
(3)两个n维向量a(x11,x12,…,x1n)与 b(x21,x22,…,x2n)间的欧氏距离：
(4)向量形式：
曼哈顿距离：
信息熵，基尼系数（决策树相关）：
支持度，置信度，提升度（关联规则相关）：
回归模型评估指标：R2可决系数/确定系数，平均平方差 MSE，平均平方根误差 RMSE，平均绝对离差 MAD
