Recenzii ale cititorilor
Rezumat:Cartea este un text introductiv bine apreciat privind probabilitatea și statistica, lăudat pentru accesibilitatea sa și metodele eficiente de predare. Acesta include exerciții și proiecte practice, deși unii cititori au remarcat că este necesară o înțelegere de bază a Python, iar anumite exerciții necesită un angajament mai profund.
Avantaje:Concisă și ușor de înțeles, bine scrisă pentru începători, include exerciții și proiecte utile, oferă o bună introducere în metodele statistice de bază și prezintă concepte complexe într-un mod accesibil.
Dezavantaje:⬤ Așteptările pot varia, deoarece se concentrează doar întâmplător pe statistică
⬤ necesită o cunoaștere practică a Python
⬤ un anumit conținut teoretic mai profund poate lipsi, iar anumite exerciții pot fi destul de provocatoare.
(pe baza a 6 recenzii ale cititorilor)
Titlul original:
Statistics Crash Course for Beginners: Theory and Applications of Frequentist and Bayesian Statistics Using Python
Conținutul cărții:
Curs intensiv de statistică frecuentistă și bayesiană pentru începători.
Datele și statisticile sunt subiectele de bază ale învățării automate (ML). Realitatea este că programatorul obișnuit poate fi tentat să privească statisticile cu dezinteres. Dar dacă doriți să exploatați puterea incredibilă a Machine Learning, aveți nevoie de o înțelegere aprofundată a statisticii. Motivul este că un profesionist în Machine Learning dezvoltă algoritmi inteligenți și rapizi care învață din date. Frequentist and Bayesian Statistics Crash Course for Beginners vă prezintă o modalitate ușoară de a învăța statistica rapid. Contrar credinței populare, statistica nu mai este domeniul exclusiv al doctoranzilor în matematică. Este adevărat că statistica se ocupă cu numere și procente. Prin urmare, subiectul poate fi foarte sec și plictisitor. Această carte, însă, transformă statistica într-un subiect distractiv. Statistica frecuentistă și statistica bayesiană sunt două tehnici statistice care interpretează conceptul de probabilitate în moduri diferite. Statistica bayesiană a fost introdusă pentru prima dată de Thomas Bayes în anii 1770. Statistica bayesiană a jucat un rol esențial în conceperea algoritmilor de vârf care fac predicții exacte. Așadar, chiar și după 250 de ani, interesul pentru statistica bayesiană nu a dispărut. De fapt, acesta s-a accelerat foarte mult. Statistica frecuentistă este la fel de importantă ca statistica bayesiană. În universul statistic, statistica frecvențială este cea mai populară tehnică inferențială.
De fapt, este prima școală de gândire pe care o întâlnești când intri în lumea statisticii.
Prin ce este diferită această carte?
Editura AI este complet vândută pe metodologia învățării prin practică. Ne-am străduit foarte mult pentru a ne asigura că învățarea statisticii vă va fi ușoară. Rezultatul: nu vă veți bloca de-a lungul călătoriei dvs. de învățare. Aceasta nu este o carte plină de concepte matematice complexe și ecuații dificile. Veți constata că acoperirea aspectelor teoretice ale statisticii este proporțională cu aspectele practice ale subiectului. Cartea ușurează procesul de citire prin prezentarea a trei tipuri de box-tag-uri în culori diferite. Acestea sunt: Cerințe, Lecturi suplimentare,și Timp de practică. Ultimul capitol prezintă două mini-proiecte pentru a vă oferi o mai bună înțelegere a conceptelor pe care le-ați studiat în cele opt capitole anterioare. Principala caracteristică este că obțineți acces instantaneu la o comoară de toate materialele de învățare aferente atunci când cumpărați această carte. Acestea includ PDF-uri, coduri Python, exerciții și referințe - pe site-ul web al editurii. Obțineți acces la toate aceste materiale de învățare fără costuri suplimentare. De asemenea, puteți descărca seturile de date de Machine Learning utilizate în această carte în timpul rulării. Alternativ, le puteți accesa prin folderul Resources/Datasets. Cursul rapid despre programarea Python din primul capitol va fi extrem de util, mai ales dacă sunteți nou în Python. Deoarece puteți accesa toate codurile și seturile de date Python, un computer cu internet este suficient pentru a începe.
Subiectele abordate includ:
⬤ O introducere rapidă în Python pentru statistică.
⬤ Starting with Probability.
⬤ Variabile aleatorii și distribuții de probabilitate.
⬤ Statistici descriptive: Măsurarea tendinței centrale și a răspândirii.
⬤ Analiză exploratorie: Vizualizarea datelor.
⬤ Inferența statistică.
⬤ Inferența frecvențială.
⬤ Inferența bayesiană.
⬤ Proiecte practice.
Faceți clic pe butonul BUY NOW și începeți călătoria dvs. de învățare a statisticii.
