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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：元
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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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