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刘嘉概率论通识讲义
概率论是数学学科里很基础、很年轻、应用很广泛的一门学科,它不仅和我们日常生活息息相关,更是当今大火的大数据和人工智能技术的基础。不学概率论,就没法看懂前沿科技,没法理解现实世界,更没法预知和抓住未来。
作者通过生活中的案例,从通识的视角,带读者学习正态分布、幂律分布、大数定律、贝叶斯计算、方差和期望,让这些内容不再是高深莫测的数学概念,而是你能运用于自己决策的数学工具。
只要会四则运算,你就能够通过这本书学会概率论的相关概念,培养概率论思维,并将其应用于日常生活中,提升决策能力。
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统计学习方法(第2版)
统计学习方法即机器学习方法,是计算机及其应用领域的一门重要学科。本书分为监督学 习和无监督学习两篇,全面系统地介绍了统计学习的主要方法。包括感知机、k 近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机、提升方法、EM 算法、隐马尔可夫模型和条件随机场,以及聚类方法、奇异值分解、主成分分析、潜在语义分析、概率潜在语义分析、马尔可夫链蒙特卡罗法、潜在狄利克雷分配和 PageRank 算法等。除有关统计学习、监督学习和无监督学习的概论和总结的四章外,每章介绍一种方法。叙述力求从具体问题或实例入手, 由浅入深,阐明思路,给出必要的数学推导,便于读者掌握统计学习方法的实质,学会运用。 为满足读者进一步学习的需要,书中还介绍了一些相关研究,给出了少量习题,列出了主要参考文献。 本书是统计机器学习及相关课程的教学参考书,适用于高等院校文本数据挖掘、信息检索及自然语言处理等专业的大学生、研究生,也可供从事计算机应用相关专业的研发人员参考。
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数据挖掘概念与技术
《数据挖掘概念与技术(原书第2版)》全面地讲述数据挖掘领域的重要知识和技术创新。在第1版内容相当全面的基础上,第2版展示了该领域的最新研究成果,例如挖掘流、时序和序列数据以及挖掘时间空间、多媒体、文本和Web数据。本书可作为数据挖掘和知识发现领域的教师、研究人员和开发人员的一本必读书。 《数据挖掘概念与技术(原书第2版)》第1版曾是受读者欢迎的数据挖掘专著,是一本可读性极佳的教材。第2版充实了数据挖掘领域研究新进展的题材,增加了讲述最新的数据挖掘方法的若干章节。本书适合作为高等院校计算机及相关专业高年级本科生的选修课教材,特别适合作为研究生的专业课教材。 海报: -
复杂数据统计方法
《复杂数据统计方法——基于r的应用》用自由的日软件分析30多个可以从国外网站下载的真实数据,包括横截面数据、纵向数据和时间序列数据,通过这些数据介绍了几乎所有经典方法及最新的机器学习方法。 《复杂数据统计方法——基于r的应用》特点:(1)以数据为导向;(2)介绍最新的方法(附有传统方法回顾);(3)提供r软件入门及全部例子计算的日代码及数据的网址;(4)各章独立。 《复杂数据统计方法——基于r的应用》的读者对象包括统计学、应用统计学、经济学、数学、应用数学、精算、环境、计量经济学、生物医学等专业的本科、硕士及博士生,各领域的教师和实际工作者。 -
精通Excel 2007数据分析与业务建模
《精通Excel 2007:数据分析与业务建模》全面详尽地论述了Excel2007强大的数据处理功能,结构独具匠心,以生动案例组织每个主题,介绍了Excel中与数据分析和业务建模密切相关的众多重要函数和工具,如单变量求解、规划求解和假设分析等,有助于帮助读者解决实际的业务问题。《精通Excel 2007:数据分析与业务建模》还给出了一些解决日常问题的方案以及预测体育赛事结果等颇具娱乐性的案例。 -
漫画统计学之因子分析
《欧姆社学习漫画:漫画统计学之因子分析》是世界上最简单的因子分析教科书,它通过漫画式的情景说明,让你边看故事边学知识,每读完一篇就能理解一个概念,每篇末还附有文字说明,只要跟着这些简单的习题进行操练,你将能在最短的时间内成为因子分析达人! 有趣的故事情节、时尚的漫画人物造型、细致的内容讲解定能给你留下深刻的印象,让你看过忘不了。通过这种轻松的阅读学习,读者可以掌握因子分析的常识。《欧姆社学习漫画:漫画统计学之因子分析》也可以作为广大青少年的因子分析知识读本。