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AI時代Math元年 - 用Python全精通統計及機率

的圖書
AI時代Math元年:用Python全精通統計及機率【金石堂、博客來熱銷】 AI時代Math元年:用Python全精通統計及機率【金石堂、博客來熱銷】

作者:姜偉生 
出版社:深智數位股份有限公司
出版日期:2024-05-22
圖書介紹 - 資料來源:TAAZE 讀冊生活   評分:
圖書名稱:AI時代Math元年 - 用Python全精通統計及機率

全書分為以下幾個部分:
統計學:機率、高斯、隨機、頻率派開始談起,包括統計描述、古典機率模型、離散隨機變數、離散分佈、連續隨機變數及連續分佈一直到高斯部分,包括了一元、二元、多元、條件高斯分佈,中間也提到最重要的斜方差矩陣。
再來的部分說明了隨機,包括了隨機變數,蒙地卡羅、頻率派統計、機率密度。
接下來說明了貝氏定理部分,包括貝氏分類、進階貝氏分類、貝氏推斷入門及進階以及馬可夫鏈蒙地卡羅。
最後一部分則以橢圓為主,包括了馬氏距離、線性迴歸及主成分分析,搭配本書系其它書籍,相信AI的數學,對你來說只會是開心而不是阻礙。

●宇宙的語言是數學,數學的精華是機率,機率的表達是統計!
●機器學習、深度學習、人工智慧,控制系統都覆蓋的機率統計基礎
●統計描述方法:描述、推斷、圖、差、位、距、值、度、變
●古典機率、條件機率、全機率理論
●離散變數、離散分佈、連續隨機變數
●一元、二元、多元、條件高斯分佈、斜方差矩陣
●隨機變數函式、蒙地卡羅模擬
●頻率派統計、機率密度、機率質量
●貝氏定理、貝氏分類、貝氏推斷、馬可夫鏈
●馬氏距離、線性迴歸、主成分分析

本書資源可至深智官網下載:https://deepwisdom.com.tw

作者簡介:

姜偉生
博士FRM。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9月,已經分享4000多頁PDF、4000多幅矢量圖、約2000個代碼文件,全球讀者數以萬計。

作者序
感謝
首先感謝大家的信任。
作者僅是在學習應用資料科學和機器學習演算法時,多讀了幾本數學書,多做了一些思考和知識整理而已。知者不言,言者不知。知者不博,博者不知。
由於作者水準有限,斗膽把自己所學所思與大家分享,作者權當無知者無畏。
希望大家在Github多提意見,讓這套書成為作者和讀者共同參與創作的作品。
特別感謝清華大學出版社的欒大成老師。從選題策劃、內容創作到裝幀設計,欒老師事無巨細、一路陪伴。每次與欒老師交流,都能感受到他對優質作品的追求、對知識分享的熱情。

出來混總是要還的
曾經,考試是我...
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目錄
第1篇 統計
1 機率統計全景
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 機率
1.4 高斯
1.5 隨機
1.6 頻率派
1.7 貝氏派
1.8 橢圓三部曲
2 統計描述
2.1 統計兩大工具:描述、推斷
2.2 長條圖:單特徵資料分佈
2.3 散點圖:兩特徵資料分佈
2.4 有標籤資料的統計視覺化
2.5 集中度:平均值、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:平均值、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...
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