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統計至簡(概率統計全彩圖解+微課+Python編程)/鳶尾花數學大系

  • 作者:姜偉生|責編:欒大成
  • 出版社:清華大學
  • ISBN:9787302643562
  • 出版日期:2023/10/01
  • 裝幀:平裝
  • 頁數:600
人民幣:RMB 258 元      售價:
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內容大鋼
    數據科學和機器學習已經深度融合到我們生活的方方面面,而數學正是開啟未來大門的鑰匙。不是所有人生來都握有一副好牌,但是掌握「數學+編程+機器學習」的知識絕對是王牌。這一次,學習數學不再是為了考試、分數、升學,而是投資時間、自我實現、面向未來。為了讓大家學數學、用數學,甚至愛上數學,在創作時,作者盡量克服傳統數學教材的各種弊端,讓大家學習時有興趣、看得懂、有思考、更自信、用得著。
    本書是「鳶尾花數學大系——從加減乘除到機器學習」叢書中數學版塊——「數學三劍客」的第三冊,也是最後一本。「數學」板塊的第一本《數學要素》是各種數學工具的「大雜燴」,可謂數學基礎;《矩陣力量》專門講解機器學習中常用的線性代數工具;本冊《統計至簡》則介紹機器學習和數據分析中常用的概率統計工具。本書的核心是「多元統計」,離不開第二冊《矩陣力量》中介紹的線性代數工具。本書內容又可以歸納為7大板塊——統計、概率、高斯、隨機、頻率派、貝葉斯派、橢圓。本書在講解概率統計工具時,會穿插介紹其在數據科學和機器學習領域的應用場景,讓大家學以致用。
    本書讀者群包括所有在工作中應用概率統計的朋友,尤其適用於初級程序員進階、大學本科數學開竅、高級數據分析師、機器學習開發者。

作者介紹
姜偉生|責編:欒大成
    姜偉生,博士,勤奮的小鎮做題家,熱愛知識可視化和開源分享。自2022年8月開始,在GitHub上開源「鳶尾花書」學習資源,截至2023年5月,已經分享3000多頁PDF、3000多幅矢量圖、約1000個代碼文件,全球讀者數以萬計。

目錄
緒論
第1板塊  統計
  第1章  概率統計全景
    1.1  必備數學工具:一個線性代數小測驗
    1.2  統計描述
    1.3  概率
    1.4  高斯
    1.5  隨機
    1.6  頻率派
    1.7  貝葉斯派
    1.8  橢圓三部曲
  第2章  統計描述
    2.1  統計兩大工具:描述、推斷
    2.2  直方圖:單特徵數據分佈
    2.3  散點圖:兩特徵數據分佈
    2.4  有標籤數據的統計可視化
    2.5  集中度:均值、質心
    2.6  分散度:極差、方差、標準差
    2.7  分位:四分位、百分位等
    2.8  箱型圖:小提琴圖、分佈散點圖
    2.9  中心距:均值、方差、偏度、峰度
    2.10  多元隨機變數關係:協方差矩陣、相關性係數矩陣
第2板塊  概率
  第3章  古典概率模型
    3.1  無處不在的概率
    3.2  古典概率:離散均勻概率律
    3.3  回顧:楊輝三角和概率
    3.4  事件之間的關係:集合運算
    3.5  條件概率:給定部分信息做推斷
    3.6  貝葉斯定理:條件概率、邊緣概率、聯合概率關係
    3.7  全概率定理:窮舉法
    3.8  獨立、互斥、條件獨立
  第4章  離散隨機變數
    4.1  隨機:天地不仁,以萬物為芻狗
    4.2  期望值:隨機變數的可能取值加權平均
    4.3  方差:隨機變數離期望距離平方的平均值
    4.4  累積分佈函數(CDF):累加
    4.5  二元離散隨機變數
    4.6  協方差、相關性係數
    4.7  邊緣概率:偏求和,相當於降維
    4.8  條件概率:引入貝葉斯定理
    4.9  獨立性:條件概率等於邊緣概率
    4.10  以鳶尾花數據為例:不考慮分類標籤
    4.11  以鳶尾花數據為例:考慮分類標籤
    4.12  再談概率1:展開、摺疊
  第5章  離散分佈
    5.1  概率分佈:高度理想化的數學模型
    5.2  離散均勻分佈:不分厚薄
    5.3  伯努利分佈:非黑即白
    5.4  二項分佈:楊輝三角

    5.5  多項分佈:二項分佈推廣
    5.6  泊松分佈:建模隨機事件的發生次數
    5.7  幾何分佈:滴水穿石
    5.8  超幾何分佈:不放回
  第6章  連續隨機變數
    6.1  一元連續隨機變數
    6.2  期望、方差和標準差
  ……
第3板塊  高斯
第4板塊  隨機
第5板塊  頻率派
第6板塊  貝葉斯派
第7板塊  橢圓

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