面向数据科学家的实用统计学

Contributors: Bruce, Andrew, author.
2018, eBook , 1 online resource (238 pages)
Provided through O'Reilly Learning
4071742
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Summary/Review: 统计学方法是数据科学的重要组成部分,但极少有数据科学家接受过正规的统计学教育或培训,而关于统计学基础的课程和教材也很少从数据科学的角度进行讲解。本书专门从数据科学的角度阐释重要且实用的统计学概念,重点介绍如何将各种统计学方法应用于数据科学。 为什么探索性数据分析是数据科学关键的第一步 随机抽样如何降 more...
Summary/Review: 统计学方法是数据科学的重要组成部分,但极少有数据科学家接受过正规的统计学教育或培训,而关于统计学基础的课程和教材也很少从数据科学的角度进行讲解。本书专门从数据科学的角度阐释重要且实用的统计学概念,重点介绍如何将各种统计学方法应用于数据科学。 为什么探索性数据分析是数据科学关键的第一步 随机抽样如何降低偏差、生成高质量数据集 实验设计原则如何针对问题生成确定性答案 如何使用回归方法估计结果并检测异常 用于预测记录所属类别的主要分类方法 从数据中"学习"的统计机器学习方法 从未标记数据中提取有意义信息的无监督学习方法
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