Book Description: Probability and Statistics for Data Science Math + R + Data Author: Matloff, Norman S. 2020 Pages: 445 CRC Press Summary: Probability and Statistics for Data Science Math + R + Data is a comprehensive guide to understanding the fundamental concepts of probability and statistics, their application in data science, and the use of R programming language to analyze real-world datasets. The book takes a practical approach to teaching statistical concepts, using real-world examples and datasets to illustrate key ideas. It emphasizes critical thinking and encourages readers to consider the "why" behind statistical techniques, rather than simply memorizing formulas and theorems. The book covers a wide range of topics, including probability distributions, expected value estimation, mixture distributions, random graph models, hidden Markov models, linear and logistic regression, and neural networks. Each chapter builds on previous ones, allowing readers to gradually develop their knowledge and skills in data analysis. The author's focus on mathematical precision and practical applications ensures that readers gain a deep understanding of the subject matter, without getting bogged down in formal proofs.

Вероятность и статистика для Data Science Math + R + Автор данных: Matloff, Norman S. 2020 Pages: 445 CRC Press Summary: Probability and Statistics for Data Science Math + R + Data - это всеобъемлющее руководство по пониманию фундаментальных концепций вероятности и статистики, их применению в науке о данных и использованию языка программирования R для анализа реальных наборов данных. Книга использует практический подход к обучению статистическим концепциям, используя реальные примеры и наборы данных для иллюстрации ключевых идей. Он подчеркивает критическое мышление и призывает читателей рассматривать «почему», стоящие за статистическими методами, а не просто запоминать формулы и теоремы. Книга охватывает широкий круг тем, включая распределения вероятностей, оценку ожидаемых значений, распределения смесей, модели случайных графов, скрытые марковские модели, линейную и логистическую регрессию и нейронные сети. Каждая глава опирается на предыдущие, позволяя читателям постепенно развивать свои знания и навыки в анализе данных. Сосредоточенность автора на математической точности и практических приложениях гарантирует, что читатели получат глубокое понимание предмета, не увязнув в формальных доказательствах.

Probabilità e statistiche per Data Science Math + R + Autore dati: Matloff, Norman S. 2020 Page: 445 CRC Press Summary: Probability and Statistics for Data Science Math + R + Data è una guida completa per la comprensione dei concetti fondamentali di probabilità e statistiche, la loro applicazione nella scienza dei dati e l'uso del linguaggio di programmazione R per l'analisi dei set di dati reali. Il libro utilizza un approccio pratico all'apprendimento dei concetti statistici, utilizzando esempi reali e set di dati per illustrare le idee chiave. Sottolinea il pensiero critico e invita i lettori a considerare il «perché» dietro i metodi statistici, piuttosto che semplicemente ricordare le formule e i teoremi. Il libro comprende una vasta gamma di argomenti, tra cui la distribuzione delle probabilità, la valutazione dei valori previsti, la distribuzione delle miscele, i modelli di grafica casuale, i modelli di marca nascosti, la regressione lineare e logistica e le reti neurali. Ogni capitolo si basa sui precedenti, consentendo ai lettori di sviluppare gradualmente le proprie conoscenze e competenze nell'analisi dei dati. Concentrarsi sull'accuratezza matematica e sulle applicazioni pratiche garantisce ai lettori una profonda comprensione della materia senza essere collegati alle prove formali.

''

Data Science Math+R+Data authorの確率と統計： Matloff、 Norman S。 2020 Pages： 445 CRCプレス要約：データサイエンスの確率と統計Math+R+Dataは、確率と統計の基本的な概念、データサイエンスへの応用、および実際のデータセットを分析するためのRプログラミング言語の使用を理解するための包括的なガイドです。本書は、実際の例とデータセットを使用して、重要なアイデアを説明するために、統計的概念を教えるための実用的なアプローチを取ります。それは批判的思考を強調し、単に数式や定理を暗記するのではなく、統計的方法の背後にある「なぜ」を考えるよう読者を奨励する。この本は、確率分布、予想値の推定、混合分布、ランダムグラフモデル、隠れマルコフモデル、線形および論理回帰、ニューラルネットワークなど、幅広いトピックをカバーしています。各章は前の章に基づいており、読者は徐々にデータ分析の知識とスキルを身につけることができます。数学の正確さと実用的な応用に焦点を当てた著者は、読者が正式な証拠にとらわれずに主題の深い理解を得ることを保証します。