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发表于2025-04-03
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前几章太简单了,从某一章开始有一点看不懂于是后面的就开始越来越多的看不懂,最后两章几乎是混过去的。。。丢了节操
评分不涉及数学,从程序入手,重点在于通过Monte Carlo模拟理解统计概念。有点浪费时间,没学到什么新东西。而且我一直学的是Python 3,书里的程序是Python 2的,改起来也很麻烦。
评分其实icl开学第一堂课教数据分析是平均数和方差,很好羡慕老外的初高中的知识树,也难怪GRE数学这么简单。所以我一直觉得中国初高中的数学和物理课的讲的太难了,就为了高考,有个屁用。
评分一本介绍统计学的入门书,以python作为代码实现。一个有特色的地方是在介绍统计学概念的时候都直接引用了维基百科的条目,供读者自行查阅。自己读下来觉得不算很难,程序员可以借此入门统计学。
评分给程序猿统计入门
Allen Downey is a Professor of Computer Science at the Olin College of Engineering. He has taught computer science at Wellesley College, Colby College and U.C. Berkeley. He has a Ph.D. in Computer Science from U.C. Berkeley and Master's and Bachelor's degrees from MIT.
If you know how to program, you have the skills to turn data into knowledge using the tools of probability and statistics. This concise introduction shows you how to perform statistical analysis computationally, rather than mathematically, with programs written in Python.
You'll work with a case study throughout the book to help you learn the entire data analysis process—from collecting data and generating statistics to identifying patterns and testing hypotheses. Along the way, you'll become familiar with distributions, the rules of probability, visualization, and many other tools and concepts.
Develop your understanding of probability and statistics by writing and testing code
Run experiments to test statistical behavior, such as generating samples from several distributions
Use simulations to understand concepts that are hard to grasp mathematically
Learn topics not usually covered in an introductory course, such as Bayesian estimation
Import data from almost any source using Python, rather than be limited to data that has been cleaned and formatted for statistics tools
Use statistical inference to answer questions about real-world data
代码跑出来的概率统计问题; 程序员的概率统计开心辞典; 开放数据集,全代码攻略。 现实工作中,人们常被要求用数据说话。可是,数据自己是不能说话的,只有对它进行可靠分析和深入挖掘才能找到有价值的信息。概率统计是数据分析的通用语言,是大数据时代预测未来的根基。 站...
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