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資料科學家的實用統計學 第二版 Practical Statistics for Data Scientists, 2nd Edition ( 繁體 字) |
| 作者：Peter Bruce,?Andrew Bruce,?Peter Gedeck | 類別：1. -> 工具書、軟體 -> 統計軟體 |
| 譯者：洪巍恩 |
| 出版社：歐萊禮圖書 |  3dWoo書號： 54919
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NT定價： 680 元
折扣價： 537 元
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| 出版日：7/29/2021 |
| 頁數：350 |
| 光碟數：0 |
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站長推薦：   |
| 印刷：黑白印刷 | 語系： ( 繁體 版 ) |
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| ISBN：9789865028411 |
| 作者序 | 譯者序 | 前言 | 內容簡介 | 目錄 | 序 |
| (簡體書上所述之下載連結耗時費功, 恕不適用在台灣, 若讀者需要請自行嘗試, 恕不保證) |
| 作者序： |
| 譯者序： |
| 前言： |
內容簡介：運用R和Python學習50+個必學統計概念
「這本書並非是另一本統計學教科書，也不是機器學習手冊。本書透過清楚的解釋和豐富範例，將實用的統計術語及原理和當今資料探勘的行話及實務聯繫起來。對資料科學的初學者和老手來說，這都是一本非常出色的參考書。」
—Galit Shmueli, 暢銷書《Data Mining for Business Analytics》主要作者，臺灣清華大學特聘教授
統計方法是資料科學很重要的部分，然而很少有資料科學家接受過正式的統計訓練，而一般的課程及書籍亦很少從資料科學的角度來講解基礎統計學。因此本書第二版新增了詳盡的Python範例，提供讀者如何將統計方法應用於資料科學的實用指南、如何避免誤用統計方法，以及該注意的建議。
資料科學的學習資源或多或少有採用統計方法，但卻缺乏更深入的統計觀點，如果你熟悉R或Python程式語言，並對統計學有所了解，那麼這本書將以易懂的方式來幫助你學習。
透過本書，你將會學習到：
?為何探索式資料分析是資料科學關鍵的第一步
?隨機抽樣如何減少偏誤，並產生更高品質的資料集
?實驗設計的原理是如何針對問題得出明確的答案
?如何使用迴歸來預測結果並檢測異常
?用來預測紀錄所屬類別的重要分類方法
?從資料中「學習」的統計機器學習方法
?從無標籤資料中提取有意義訊息的非監督式學習方法
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目錄：第一章 探索式資料分析
第二章 資料和抽樣分布
第三章 統計實驗與顯著性檢驗
第四章 迴歸與預測
第五章 分類
第六章 統計機器學習
第七章 非監督式學習
參考書目
索引 |
| 序： |
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