
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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