Prawdopodobieństwo w statystyce i uczeniu maszynowym: Podstawy i zaawansowane tematy

Opinie czytelników

Recenzje dostarczają mieszanych opinii na temat książki o teorii prawdopodobieństwa. Wiele osób docenia jej kompleksowe ujęcie i przystępność, zwłaszcza dla osób niebędących matematykami, ale istnieją poważne obawy dotyczące jej prezentacji w formacie Kindle i jej przydatności w zastosowaniach uczenia maszynowego.

Książka jest wysoce zalecana jako kompleksowe odniesienie do teorii prawdopodobieństwa, odpowiednie dla praktyków z różnych dziedzin. Wyjaśnia złożone tematy intuicyjnie i minimalizuje użycie teorii miary, czyniąc ją dostępną dla niespecjalistów. Wielu użytkowników uważa ją za niezbędną do pracy i zastosowań w rachunku prawdopodobieństwa.

Wersja Kindle książki cierpi na brak spisu treści i problemy z nawigacją, co niektórzy czytelnicy uważają za niezwykle frustrujące. Ponadto, istnieją obawy co do znaczenia książki dla uczenia maszynowego, a niektórzy recenzenci uważają, że nie spełnia ona oczekiwań w tym temacie pomimo swojego tytułu.

(na podstawie 5 opinii czytelników)

Oryginalny tytuł:

Probability for Statistics and Machine Learning: Fundamentals and Advanced Topics

Zawartość książki:

Rozdział 1. Przegląd rachunku prawdopodobieństwa.

- Rozdział 2. Wielowymiarowe rozkłady dyskretne. - Rozdział 3.

Gęstości wielowymiarowe.

- Rozdział 4. Zaawansowana teoria dystrybucji.

- Rozdział 5. Wielowymiarowy rozkład normalny i rozkłady pokrewne. - Rozdział 6.

Teoria statystyk porządkowych i ekstremów dla prób skończonych. - Rozdział 7. Podstawowe asymptotyki i zastosowania.

- Rozdział 8. Funkcje charakterystyczne i zastosowania.

- Rozdział 9. Asymptotyka ekstremów i statystyki porządkowe. - Rozdział 10.

Łańcuchy Markowa i ich zastosowania.

- Rozdział 11. Spacery losowe. - Rozdział 12.

Ruch Browna i procesy gaussowskie. - Rozdział 13. Procesy Possona i ich zastosowania.

- Rozdział 14. Martyngały czasu dyskretnego i nierówności koncentracji. - Rozdział 15.

Metryki prawdopodobieństwa. - Rozdział 16. Procesy empiryczne i teoria VC.

- Rozdział 17. Duże odchylenia. - Rozdział 18.

Rodzina wykładnicza i zastosowania statystyczne. - Rozdział 19. Symulacja i łańcuch Markowa Monte Carlo.

- Rozdział 20. Przydatne narzędzia dla statystyki i uczenia maszynowego. - Dodatek A.

Symbole, przydatne wzory i tabela normalna.