Think Stats 在線電子書 圖書標籤: 統計學 數據分析 O'Reilly 統計 statistics Python 編程 機器學習
發表於2025-01-14
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一本介紹統計學的入門書,以python作為代碼實現。一個有特色的地方是在介紹統計學概念的時候都直接引用瞭維基百科的條目,供讀者自行查閱。自己讀下來覺得不算很難,程序員可以藉此入門統計學。
評分用程序實現和圖形化的辦法來理解概率統計的基本概念。細節不夠。
評分一本介紹統計學的入門書,以python作為代碼實現。一個有特色的地方是在介紹統計學概念的時候都直接引用瞭維基百科的條目,供讀者自行查閱。自己讀下來覺得不算很難,程序員可以藉此入門統計學。
評分挺奇怪的一本書。但願有用、
評分一本介紹統計學的入門書,以python作為代碼實現。一個有特色的地方是在介紹統計學概念的時候都直接引用瞭維基百科的條目,供讀者自行查閱。自己讀下來覺得不算很難,程序員可以藉此入門統計學。
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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