Probabilitate pentru statistică și învățare automată: Fundamente și subiecte avansate

Recenzii ale cititorilor

Recenzile oferă un feedback mixt cu privire la cartea despre teoria probabilităților. În timp ce mulți apreciază acoperirea cuprinzătoare și accesibilitatea acesteia, în special pentru nonmatematicieni, există preocupări semnificative cu privire la prezentarea sa în format Kindle și relevanța sa pentru aplicațiile de învățare automată.

Cartea este foarte recomandată ca o referință cuprinzătoare pentru teoria probabilităților, potrivită pentru practicienii din diverse domenii. Ea explică subiecte complexe în mod intuitiv și minimizează utilizarea teoriei măsurii, făcând-o accesibilă nespecialiștilor. Mulți utilizatori o consideră indispensabilă pentru lucrările și aplicațiile lor în domeniul probabilităților.

Versiunea Kindle a cărții suferă de lipsa unui cuprins și de probleme de navigare, pe care unii cititori le consideră extrem de frustrante. În plus, există preocupări cu privire la relevanța cărții pentru învățarea automată, unii recenzenți considerând că aceasta nu oferă suficiente informații pe această temă, în ciuda titlului său.

(pe baza a 5 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Probability for Statistics and Machine Learning: Fundamentals and Advanced Topics

Conținutul cărții:

Capitolul 1. Revizuirea probabilității univariate.

- Capitolul 2. Distribuții discrete multivariate. - Capitolul 3.

Densități multidimensionale.

- Capitolul 4. Teoria avansată a distribuției.

- Capitolul 5. Distribuții normale multivariate și distribuții înrudite. - Capitolul 6.

Teoria eșantioanelor finite a statisticilor de ordine și a extremelor. - Capitolul 7. Asymptotica esențială și aplicații.

- Capitolul 8. Funcții caracteristice și aplicații.

- Capitolul 9. Asymptotica extremelor și statistici de ordin. - Capitolul 10.

Lanțuri Markov și aplicații.

- Capitolul 11. Mersuri aleatorii. - Capitolul 12.

Mișcarea browniană și procesele gaussiene. - Capitolul 13. Procese possonice și aplicații.

- Capitolul 14. Martingale în timp discret și inegalități de concentrare. - Capitolul 15.

Metrici de probabilitate. - Capitolul 16. Procese empirice și teoria CV.

- Capitolul 17. Deviații mari. - Capitolul 18.

Familia exponențială și aplicații statistice. - Capitolul 19. Simulare și lanțul Markov Monte Carlo.

- Capitolul 20. Instrumente utile pentru statistică și învățare automată. - Anexa A.

Simboluri, formule utile și tabel normal.