本來(lái)昨晚全身心準(zhǔn)備學(xué)習(xí)材料來(lái)，但是無(wú)意中檢索到三本統(tǒng)計(jì)學(xué)的pdf，分別翻看了一遍。
第一本統(tǒng)計(jì)學(xué)，一共130+頁(yè)，全書(shū)一氣呵成，很少見(jiàn)到把統(tǒng)計(jì)學(xué)的概念串聯(lián)的，這么好的，所以忍不住再發(fā)出來(lái)。
書(shū)中一幅圖，原始頻率分布直方圖
這也是此書(shū)的一大特點(diǎn)，它不是一上來(lái)累計(jì)概念，而是從最基本的統(tǒng)計(jì)常識(shí)演繹出統(tǒng)計(jì)學(xué)的主要理論概念，寫(xiě)的比較通俗。做到這點(diǎn)，顯然不容易。需要很深的統(tǒng)計(jì)學(xué)功底，并有很長(zhǎng)地應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)的實(shí)踐經(jīng)歷，才有可能寫(xiě)出來(lái)。
三本統(tǒng)計(jì)學(xué)書(shū)PDF已經(jīng)打包好，獲取步驟如下：
1. 點(diǎn)擊下方名片，關(guān)注公眾號(hào)「數(shù)據(jù)STUDIO」（非本號(hào)）
2. 回復(fù)關(guān)鍵詞：2022
注：此次建議復(fù)制，不然容易打錯(cuò)
▲點(diǎn)擊關(guān)注「數(shù)據(jù)STUDIO」回復(fù)2022
第二本，統(tǒng)計(jì)學(xué)與數(shù)據(jù)分析，這本書(shū)適合初學(xué)者和各種背景的自學(xué)者，包括社會(huì)學(xué)、生物學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、心理學(xué)、醫(yī)學(xué)等。每一章的介紹都非常詳細(xì)、通俗易懂，還會(huì)在附錄補(bǔ)充詳細(xì)的嚴(yán)格的數(shù)學(xué)推導(dǎo)證明，供不同需求的讀者閱讀。
不同數(shù)據(jù)的算術(shù)平均數(shù)和中位數(shù)
第三本是機(jī)器學(xué)習(xí)中的統(tǒng)計(jì)學(xué)，本書(shū)介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)的新趨勢(shì)，深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)，并提供了適當(dāng)?shù)氖纠椭率挚焖僬莆崭鞣N基礎(chǔ)知識(shí)，同時(shí)也讓有經(jīng)驗(yàn)的專(zhuān)業(yè)人士更新他們對(duì)各種概念的知識(shí)，并在他們選擇的數(shù)據(jù)上應(yīng)用算法時(shí)更清晰。
每一章都開(kāi)源了數(shù)據(jù)集及代碼
第一章，從統(tǒng)計(jì)到機(jī)器學(xué)習(xí)的旅程，介紹了所有必要的基礎(chǔ)和基本的統(tǒng)計(jì)和機(jī)器學(xué)習(xí)模塊。在本章中，所有的基本原理都通過(guò)Python和R代碼示例進(jìn)行了解釋。
第二章，統(tǒng)計(jì)和機(jī)器學(xué)習(xí)的并行性，比較了統(tǒng)計(jì)建模和機(jī)器學(xué)習(xí)之間的差異。
第三章，邏輯回歸與隨機(jī)森林，描述了邏輯回歸與隨機(jī)森林之間的比較，使用一個(gè)分類(lèi)例子，解釋了這兩個(gè)建模過(guò)程的詳細(xì)步驟。在本章結(jié)束時(shí)，您將對(duì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)流和機(jī)器學(xué)習(xí)有一個(gè)完整的了解。
第四章，基于樹(shù)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，重點(diǎn)介紹了行業(yè)從業(yè)者使用的各種基于樹(shù)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，包括決策樹(shù)、bagging、隨機(jī)森林、AdaBoost、梯度推進(jìn)和XGBoost。
第五章，K-Nearest Neighbors和Naive Bayes，闡述了機(jī)器學(xué)習(xí)的簡(jiǎn)單方法。用乳腺癌數(shù)據(jù)來(lái)解釋k近鄰。通過(guò)一個(gè)使用各種NLP預(yù)處理技術(shù)的消息分類(lèi)例子來(lái)解釋樸素貝葉斯模型。
第六章，支持向量機(jī)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，描述了支持向量機(jī)中涉及的各種功能和核的使用。然后介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。本章將詳盡地介紹深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)。
第七章，推薦系統(tǒng)，向我們展示了如何根據(jù)相似的用戶(hù)找到相似的電影，這是基于用戶(hù)-用戶(hù)相似度矩陣。第二部分基于movie-movies相似度矩陣給出推薦，該矩陣使用余弦相似度提取相似電影。最后，應(yīng)用了協(xié)同過(guò)濾技術(shù)，該技術(shù)考慮了用戶(hù)和電影來(lái)確定推薦，并采用了交替使用的最小二乘方法。
第八章，無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)，介紹了各種技術(shù)，如k-均值聚類(lèi)，主成分分析，奇異值分解，以及基于深度學(xué)習(xí)的深度自動(dòng)編碼器。最后解釋了為什么深度自動(dòng)編碼器比傳統(tǒng)的PCA技術(shù)更強(qiáng)大。
第九章，強(qiáng)化學(xué)習(xí)，提供了詳盡的技術(shù)，學(xué)習(xí)最優(yōu)路徑，以達(dá)到一個(gè)目標(biāo)的情景狀態(tài)，如馬爾可夫決策過(guò)程，動(dòng)態(tài)規(guī)劃，蒙特卡羅方法，和時(shí)間差異學(xué)習(xí)。最后，提供了一些使用機(jī)器學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的優(yōu)秀應(yīng)用的用例。
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???寶藏級(jí)??? 原創(chuàng)公眾號(hào) 『數(shù)據(jù)STUDIO』，內(nèi)容超級(jí)硬核。公眾號(hào)以Python為核心語(yǔ)言，垂直于數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域，包括可戳 Python｜MySQL ｜數(shù)據(jù)分析｜數(shù)據(jù)可視化｜機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘｜爬蟲(chóng) 等相關(guān)知識(shí)，從入門(mén)到進(jìn)階！
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