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概率與統(tǒng)計(jì):計(jì)算機(jī)科學(xué)視角

概率與統(tǒng)計(jì):計(jì)算機(jī)科學(xué)視角

出版社：機(jī)械工業(yè)出版社出版時(shí)間：2022-01-01
開本： 16開 頁數(shù)： 367
中 圖 價(jià):¥100.1(7.2折) 定價(jià)  ¥139.0 登錄后可看到會員價(jià)
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概率與統(tǒng)計(jì):計(jì)算機(jī)科學(xué)視角 版權(quán)信息

概率與統(tǒng)計(jì):計(jì)算機(jī)科學(xué)視角 本書特色

適讀人群 ：計(jì)算機(jī)及相關(guān)專業(yè)本科生本書是一本面向計(jì)算機(jī)科學(xué)專業(yè)學(xué)生的概率統(tǒng)計(jì)教材。書中全面介紹了定性和定量數(shù)據(jù)分析、概率論、隨機(jī)變量以及包括機(jī)器學(xué)習(xí)在內(nèi)的統(tǒng)計(jì)方法。 全書包含豐富的圖示，重點(diǎn)章節(jié)都包含大量的實(shí)例，以及許多其他教學(xué)元素，如流程、定義、有用的事實(shí)及注記（小技巧）。部分章節(jié)末尾附有“問題”和“編程練習(xí)”，幫助讀者鞏固應(yīng)該掌握的要點(diǎn)。 本書特色 ·側(cè)重介紹離散情形的隨機(jī)變量和期望。 ·以實(shí)用的方式介紹仿真，表明有多少感興趣的概率和期望可以被提取，并著重介紹馬爾可夫鏈。 ·簡明而清晰地闡釋簡單情形的點(diǎn)推斷策略（極大似然、貝葉斯推斷），并將其擴(kuò)展到有放回隨機(jī)抽樣的置信區(qū)間、樣本和總體，以及簡單的假設(shè)檢驗(yàn)。 ·深入淺出地講解分類，解釋分類為什么有用，如何用隨機(jī)梯度下降法訓(xùn)練SVM分類器，如何用隨機(jī)森林和近鄰等更高級的方法實(shí)現(xiàn)分類。 ·詳細(xì)介紹回歸，說明如何建立并使用線性回歸和近鄰回歸解決實(shí)際問題。 ·通過大量實(shí)例詳細(xì)講解主成分分析，并通過主坐標(biāo)分析簡要概述多維放縮。 ·詳細(xì)介紹如何通過聚合方法和k均值進(jìn)行聚類，以及如何構(gòu)建復(fù)雜信號的向量量化特征。

概率與統(tǒng)計(jì):計(jì)算機(jī)科學(xué)視角 內(nèi)容簡介

本書面向計(jì)算機(jī)科學(xué)專業(yè)的本科生，全面系統(tǒng)地闡述概率與統(tǒng)計(jì)相關(guān)知識，旨在揭示概率和統(tǒng)計(jì)的思想。全書共分為五部分：部分——數(shù)據(jù)集的描述，涵蓋各種描述性統(tǒng)計(jì)量（均值、標(biāo)準(zhǔn)差、方差）、一維數(shù)據(jù)集的可視化方法，以及散點(diǎn)圖、相關(guān)性和二維數(shù)據(jù)集的描述；第二部分——概率，涵蓋離散型概率、條件概率、連續(xù)型概率、馬爾可夫不等式、切比雪夫不等式及弱大數(shù)定律等；第三部分——推斷，涵蓋樣本、總體、置信區(qū)間、統(tǒng)計(jì)顯著性、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、方差分析和簡單貝葉斯推斷等；第四部分——工具，涵蓋主成分分析、很近鄰分類、樸素貝葉斯分類、k均值聚類、線性回歸、隱馬爾可夫模型等；第五部分——其他數(shù)學(xué)知識，匯總了一些有用的數(shù)學(xué)事實(shí)。

概率與統(tǒng)計(jì):計(jì)算機(jī)科學(xué)視角 目錄

前言
致謝
作者簡介
符號和約定
**部分 數(shù)據(jù)集的描述
第1章 查看數(shù)據(jù)的**個(gè)工具 2
1.1 數(shù)據(jù)集 2
1.2 正在發(fā)生什么？繪制數(shù)據(jù)的圖形 3
1.2.1 條形圖 5
1.2.2 直方圖 5
1.2.3 如何制作直方圖 6
1.2.4 條件直方圖 7
1.3 匯總一維數(shù)據(jù) 8
1.3.1 均值 8
1.3.2 標(biāo)準(zhǔn)差 9
1.3.3 在線計(jì)算均值和標(biāo)準(zhǔn)差 12
1.3.4 方差 13
1.3.5 中位數(shù) 13
1.3.6 四分位距 15
1.3.7 合理使用匯總數(shù)據(jù) 16
1.4 圖形和總結(jié) 16
1.4.1 直方圖的一些性質(zhì) 17
1.4.2 標(biāo)準(zhǔn)坐標(biāo)和正態(tài)數(shù)據(jù) 19
1.4.3 箱形圖 21
1.5 誰的更大？澳大利亞比薩調(diào)查 22
問題 26
編程練習(xí) 26
第2章 關(guān)注關(guān)系 28
2.1 二維數(shù)據(jù)繪圖 28
2.1.1 分類數(shù)據(jù)、計(jì)數(shù)和圖表 28
2.1.2 序列 32
2.1.3 空間數(shù)據(jù)散點(diǎn)圖 33
2.1.4 用散點(diǎn)圖揭示關(guān)系 33
2.2 相關(guān) 37
2.2.1 相關(guān)系數(shù) 40
2.2.2 用相關(guān)性預(yù)測 43
2.2.3 相關(guān)性帶來的困惑 46
2.3 野生馬群中的不育公馬 47
問題 49
編程練習(xí) 51
第二部分 概率
第3章 概率論基礎(chǔ) 56
3.1 實(shí)驗(yàn)、結(jié)果和概率 56
3.2 事件 57
3.2.1 通過計(jì)數(shù)結(jié)果來計(jì)算事件概率 58
3.2.2 事件概率 60
3.2.3 通過對集合的推理來計(jì)算概率 62
3.3 獨(dú)立性 64
3.4 條件概率 68
3.4.1 計(jì)算條件概率 69
3.4.2 檢測罕見事件是困難的 71
3.4.3 條件概率和各種獨(dú)立形式 73
3.4.4 警示例子：檢察官的謬論 74
3.4.5 警示例子：Monty Hall 問題 75
3.5 更多實(shí)例 77
3.5.1 結(jié)果和概率 77
3.5.2 事件 78
3.5.3 獨(dú)立性 78
3.5.4 條件概率 79
問題 81
第4章 隨機(jī)變量與期望 86
4.1 隨機(jī)變量 86
4.1.1 隨機(jī)變量的聯(lián)合概率與條件概率87
4.1.2 只是一個(gè)小的連續(xù)概率 90
4.2 期望和期望值 92
4.2.1 期望值 92
4.2.2 均值、方差和協(xié)方差 94
4.2.3 期望和統(tǒng)計(jì) 96
4.3 弱大數(shù)定律 97
4.3.1 獨(dú)立同分布樣本 97
4.3.2 兩個(gè)不等式 98
4.3.3 不等式的證明 98
4.3.4 弱大數(shù)定律的定義 100
4.4 弱大數(shù)定律應(yīng)用 101
4.4.1 你應(yīng)該接受下注嗎 101
4.4.2 賠率、期望與博彩：文化轉(zhuǎn)向 102
4.4.3 提前結(jié)束比賽 103
4.4.4 用決策樹和期望做決策 104
4.4.5 效用 105
問題 107
編程練習(xí) 110
第5章 有用的概率分布 112
5.1 離散分布 112
5.1.1 均勻分布 112
5.1.2 伯努利隨機(jī)變量 112
5.1.3 幾何分布 113
5.1.4 二項(xiàng)分布 113
5.1.5 多項(xiàng)分布 115
5.1.6 泊松分布 115
5.2 連續(xù)分布 117
5.2.1 均勻分布 117
5.2.2 貝塔分布 117
5.2.3 伽馬分布 118
5.2.4 指數(shù)分布 119
5.3 正態(tài)分布 119
5.3.1 標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布 120
5.3.2 正態(tài)分布 120
5.3.3 正態(tài)分布的特征 121
5.4 逼近參數(shù)為$N$的二項(xiàng)式 122
5.4.1 當(dāng)$N$取值很大時(shí) 124
5.4.2 正態(tài)化 125
5.4.3 二項(xiàng)分布的正態(tài)逼近 127
問題 127
編程

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概率與統(tǒng)計(jì):計(jì)算機(jī)科學(xué)視角 作者簡介

大衛(wèi)·福賽斯（David Forsyth）　曾在艾奧瓦大學(xué)任教3年，在加州大學(xué)伯克利分校任教10年，之后到伊利諾伊大學(xué)任教。他是2000、2011、2018年IEEE計(jì)算機(jī)視覺和模式識別會議（CVPR）的程序委員會共同主席，2006年CVPR和2019年IEEE國際計(jì)算機(jī)視覺會議（ICCV）的大會共同主席，2008年歐洲計(jì)算機(jī)視覺會議（ECCV）的程序委員會共同主席，而且是所有主要的計(jì)算機(jī)視覺國際會議的程序委員會成員。此外，他還在SIGGRAPH程序委員會任職了6屆。他于2006年獲得IEEE技術(shù)成就獎，并分別于2009年和2014年成為IEEE會士和ACM會士。

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