用Python动手学统计学

[日]马场真哉

出版时间

2021-06-09

ISBN

9787115560285

评分

★★★★★
书籍介绍
统计分析和统计模型等是人工智能和大数据时代必备的知识。本书是面向零基础读者的统计学入门书,对同一个知识点分别使用文字、数学式和Python示例代码加以讲解,循序渐进地介绍了统计学和Python的基础知识、使用Python进行统计分析的方法、正态线性模型和广义线性模型等统计模型,以及机器学习等。通过阅读本书,读者不仅可以通过书中例子深刻理解统计学术语、统计分析方法和预测方法等,还可以学到十分前沿的机器学习知识,以及如何使用Python实现数据可视化和建模等。 本书结构清晰、直观易懂,适合统计学和Python初学者以及对数据科学和机器学习感兴趣的读者使用,也可作为高等院校计算机、统计等专业学生的入门书。
作者简介
[日]马场真哉(作者) 出生于日本兵库县,毕业于北海道大学水产科学院。分享统计学基础与应用、数据分析和Python编程等知识的网站Logics of Blue的管理者。著有《用R学编程和数据分析》《用R和Stan入门数据分析:基于贝叶斯统计建模》《时序分析和状态空间模型基础:用R和Stan学理论和实现》《从均值和方差入门广义线性模型》等。
目录
第 1 章 统计学基础
第 2 章 Python 与 Jupyter Notebook 基础
第 3 章 使用 Python 进行数据分析
第 4 章 统计模型基础
第 5 章 正态线性模型

显示全部
用户评论
初学者友好,不纠缠细节
统计学的确讲得很简单,日本学者似乎很擅长用浅显的语言写教材,但是太不深入了,看得出来这本书似乎想要求全,深度学习神经网络也特地提及,但即便是参数估计这一块就有太多值得说道的东西,因此是牺牲深度来换取全面和简明,市场上已有大量介绍基本原理的书。在操作部分,package更新很快,例如书中提到了一些scipy描述统计函数即将被移除,改用numpy中的对应函数。总之,意义有限,可能仅适合短期内有简易数据分析需要的读者。
温故而知新。复习旧知识,学习新技能。
适合初学者
这本书建立在,你已经很了解统计学了 只是忽然忘记了某个概念,它会以极短的篇幅告诉你这个概念的含义 而不会告诉你为什么 作为随身小字典可以 作为教材十分不行
下载
收藏
全部深度解读 →主题书单高分榜最近更新