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Python概率统计电子书

本书一方面遵循概率论和数理统计的教学大纲,在数学方面不过于强调,没有过多展;另一方面,利用Python为工具,实现了大部分的理论和模型,使读者通过“实践”简化学习过程,提高代码能力,增强动手能力。为一步学习人工智能和大数据科学奠定良好基础。

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作       者:李爽

出  版  社:清华大学出版社有限公司

出版时间:2023-04-01

字       数:36.7万

所属分类: 科技 > 计算机/网络 > 程序设计

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本书以Python为工具,全面讲解概率论与数理统计的主要内容和多元统计分析常用技术。全书包括13章和4个附录,内容翔实,讲解深浅出。概率论4章,讲解概率论基础知识,主要是随机变量的相关理论;数理统计4章,主要是样本理论、参数估计和假设检验;回归分析2章,包括一元和多元回归分析及其统计解释;多元统计3章,主要讲解主成分分析和因子分析理论。整书内容简明,易上手,实用性强。本书不需要读者有良好的数学基础,4个附录提供了Python基础知识、微积分与线性代数的必要基础,可满足不同层次的读者需求。本书的特色是将Python贯穿于内容之中,为读者提供实践练习,也便于读者学习用Python解决实际问题的能力。 本书适用于大数据与人工智能专业的教师和学生,也适用于对数据科学感兴趣的人士和企业界的工程师。<br/>【推荐语】<br/>本书一方面遵循概率论和数理统计的教学大纲,在数学方面不过于强调,没有过多展;另一方面,利用Python为工具,实现了大部分的理论和模型,使读者通过“实践”简化学习过程,提高代码能力,增强动手能力。为一步学习人工智能和大数据科学奠定良好基础。<br/>【作者】<br/>李爽,职业教育大数据研究院研究员,博士后。主持广东省教育厅科研项目一项,广州市科技计划项目一项。发表SCI检索论文4篇,EI检索5篇。现从事大数据及人工智能研究、数据挖掘和机器学习,以及高等教育研究等。<br/>
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内容简介

前言 PREFACE

第1章 概率论的基本概念

第2章 随机变量及其分布

第3章 多维随机变量及其分布

第4章 随机变量的数字特征

第5章 大数定律与中心极限定理

第6章 样本、统计量及抽样分布

第7章 参数估计

第8章 假设检验

第9章 一元线性回归

第10章 多元线性回归

第11章 多重共线性与岭回归

第12章 主成分分析

第13章 因子分析

附录A Python基础

附录B 微积分基础

附录C 线性代数基础

附录D NumPy基础

参考文献

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