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    • 统计至简(概率统计全彩图解+微课+Python编程)/鸢尾花数学大系
      • 作者:姜伟生|责编:栾大成
      • 出版社:清华大学
      • ISBN:9787302643562
      • 出版日期:2023/10/01
      • 页数:600
    • 售价:103.2
  • 内容大纲

        数据科学和机器学习已经深度融合到我们生活的方方面面,而数学正是开启未来大门的钥匙。不是所有人生来都握有一副好牌,但是掌握“数学+编程+机器学习”的知识绝对是王牌。这一次,学习数学不再是为了考试、分数、升学,而是投资时间、自我实现、面向未来。为了让大家学数学、用数学,甚至爱上数学,在创作时,作者尽量克服传统数学教材的各种弊端,让大家学习时有兴趣、看得懂、有思考、更自信、用得着。
        本书是“鸢尾花数学大系——从加减乘除到机器学习”丛书中数学版块——“数学三剑客”的第三册,也是最后一本。“数学”板块的第一本《数学要素》是各种数学工具的“大杂烩”,可谓数学基础;《矩阵力量》专门讲解机器学习中常用的线性代数工具;本册《统计至简》则介绍机器学习和数据分析中常用的概率统计工具。本书的核心是“多元统计”,离不开第二册《矩阵力量》中介绍的线性代数工具。本书内容又可以归纳为7大板块——统计、概率、高斯、随机、频率派、贝叶斯派、椭圆。本书在讲解概率统计工具时,会穿插介绍其在数据科学和机器学习领域的应用场景,让大家学以致用。
        本书读者群包括所有在工作中应用概率统计的朋友,尤其适用于初级程序员进阶、大学本科数学开窍、高级数据分析师、机器学习开发者。
  • 作者介绍

        姜伟生,博士,勤奋的小镇做题家,热爱知识可视化和开源分享。自2022年8月开始,在GitHub上开源“鸢尾花书”学习资源,截至2023年5月,已经分享3000多页PDF、3000多幅矢量图、约1000个代码文件,全球读者数以万计。
  • 目录

    绪论
    第1板块  统计
      第1章  概率统计全景
        1.1  必备数学工具:一个线性代数小测验
        1.2  统计描述
        1.3  概率
        1.4  高斯
        1.5  随机
        1.6  频率派
        1.7  贝叶斯派
        1.8  椭圆三部曲
      第2章  统计描述
        2.1  统计两大工具:描述、推断
        2.2  直方图:单特征数据分布
        2.3  散点图:两特征数据分布
        2.4  有标签数据的统计可视化
        2.5  集中度:均值、质心
        2.6  分散度:极差、方差、标准差
        2.7  分位:四分位、百分位等
        2.8  箱型图:小提琴图、分布散点图
        2.9  中心距:均值、方差、偏度、峰度
        2.10  多元随机变量关系:协方差矩阵、相关性系数矩阵
    第2板块  概率
      第3章  古典概率模型
        3.1  无处不在的概率
        3.2  古典概率:离散均匀概率律
        3.3  回顾:杨辉三角和概率
        3.4  事件之间的关系:集合运算
        3.5  条件概率:给定部分信息做推断
        3.6  贝叶斯定理:条件概率、边缘概率、联合概率关系
        3.7  全概率定理:穷举法
        3.8  独立、互斥、条件独立
      第4章  离散随机变量
        4.1  随机:天地不仁,以万物为刍狗
        4.2  期望值:随机变量的可能取值加权平均
        4.3  方差:随机变量离期望距离平方的平均值
        4.4  累积分布函数(CDF):累加
        4.5  二元离散随机变量
        4.6  协方差、相关性系数
        4.7  边缘概率:偏求和,相当于降维
        4.8  条件概率:引入贝叶斯定理
        4.9  独立性:条件概率等于边缘概率
        4.10  以鸢尾花数据为例:不考虑分类标签
        4.11  以鸢尾花数据为例:考虑分类标签
        4.12  再谈概率1:展开、折叠
      第5章  离散分布
        5.1  概率分布:高度理想化的数学模型
        5.2  离散均匀分布:不分厚薄
        5.3  伯努利分布:非黑即白
        5.4  二项分布:杨辉三角

        5.5  多项分布:二项分布推广
        5.6  泊松分布:建模随机事件的发生次数
        5.7  几何分布:滴水穿石
        5.8  超几何分布:不放回
      第6章  连续随机变量
        6.1  一元连续随机变量
        6.2  期望、方差和标准差
      ……
    第3板块  高斯
    第4板块  随机
    第5板块  频率派
    第6板块  贝叶斯派
    第7板块  椭圆

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