【面向数据科学家的实用统计学】是一本非常实用的书籍,它针对数据科学家详细解释了统计学的重要概念,并介绍了如何将这些统计方法应用于数据科学领域。作者通过易于理解、浏览和参考的方式,引出了与数据科学相关的关键统计学概念。书中详细解释了这些概念在数据科学中的应用,使读者能够更好地理解和应用统计学。无论是对于初学者还是有一定统计学基础的数据科学家来说,本书都是一本不可多得的参考书籍。
面向数据科学家的实用统计学
内容介绍
该书详细阐述了在数据科学领域中至关重要的统计学概念,并指导读者如何将这些概念应用于数据科学实践。在书中,作者以简明易懂的方式引入与数据科学相关的主要统计学概念,使读者能够轻松理解、浏览和参考。同时,作者还解释了这些统计学概念在数据科学中的重要性以及它们的实用性,深入剖析了原因。
这本书的目标是帮助读者全面理解和掌握统计学在数据科学中的关键作用。作者系统地介绍了各种统计方法,并探讨了其在数据科学中的应用。读者可以从中学到如何使用统计学方法来分析和解释数据,以及如何将统计学原理应用于实际问题的解决方案中。
作者通过大量实例和案例研究来说明统计学在数据科学中的实际应用。这些案例清晰地展示了统计学概念的实际用途和价值,帮助读者理解为什么这些概念在数据科学中如此重要。此外,作者还提供了现代数据科学工具和技术的使用指南,使读者能够将统计学与数据科学的实际应用相结合。
这本书以清晰、简明的方式介绍了数据科学中与统计学相关的关键概念,同时强调了这些概念的重要性和实用性。无论是初学者还是有经验的数据科学家,都可以从中获得对统计学在数据科学中的应用有深入的理解和启发。通过读这本书,读者将能够更好地运用统计学方法来解决实际的数据科学问题,并在数据分析和预测方面取得更好的成果。
目录
- 前言 xiii
- 第 1 章 探索性数据分析 1
- 第 2 章 数据和抽样分布 34
- 第3 章 统计实验与显著性检验 62
- 第4 章 回归与预测 97
- 第5 章 分类 134
- 第6 章 统计机器学习 162
- 第7 章 无监督学习 192
- 作者简介 220
- 封面说明 220