Štatistika pre strojové učenie: Vydanie: Implementujte štatistické metódy používané v strojovom učení pomocou Pythonu (anglické vydanie)

Recenzie čitateľov

Kniha získala zmiešané recenzie, pričom používatelia chválili jej jasné vysvetlenie štatistických metód pre strojové učenie, ale kritizovali jej nedostatočnú hĺbku štatistickej teórie a príkladov. Niektorí ju považovali za užitočnú pre začiatočníkov, zatiaľ čo iní ju nepovažovali za cenovo výhodnú.

⬤ Jasne vysvetľuje štatistické metódy strojového učenia.
⬤ Užitočné príklady kódu v jazyku Python.
⬤ Dobré pre začiatočníkov s určitými predchádzajúcimi znalosťami.
⬤ Stručne pokrýva širokú škálu tém.

⬤ Chýbajú podrobné vysvetlenia v kapitolách o štatistike.
⬤ Niektoré vzorce môžu byť nesprávne alebo zavádzajúce.
⬤ Nie je vhodný pre tých, ktorí hľadajú komplexnú príručku s množstvom príkladov.
⬤ Považuje sa za predraženú vzhľadom na poskytovaný obsah.

(na základe 4 čitateľských recenzií)

Pôvodný názov:

Statistics for Machine Learning: Implement Statistical methods used in Machine Learning using Python (English Edition)

Obsah knihy:

Praktická príručka, ktorá vám pomôže pochopiť štatistické základy akéhokoľvek problému strojového učenia.

Kľúčové vlastnosti

⬤  Rozvíjajte koncepčné a matematické chápanie štatistiky.

⬤ Získajte prehľad o štatistických aplikáciách v jazyku Python.

⬤ Učte sa, ako vykonávať testovanie hypotéz v štatistike.

⬤ Pochopiť, prečo je Štatistika dôležitá v strojovom učení.

⬤ Učte sa spracovávať údaje v jazyku Python.

Popis

V tejto knihe sa podrobne hovorí o štatistických konceptoch a ich aplikáciách v jazyku Python. Kniha začína úvodom do štatistiky a pokračuje základnými pojmami opisnej štatistiky, ako je priemer, medián, modus atď. Následne sa zoznámite s pojmom pravdepodobnosť a pozriete sa na rôzne typy rozdelení pravdepodobnosti. Ďalej sa budete zaoberať odhadmi parametrov pre neznáme parametre prítomné v populácii a podrobne sa pozriete na náhodné premenné, ktoré sa v štatistike používajú na uloženie výsledkov experimentu. Potom sa budete venovať jednej z najdôležitejších oblastí štatistiky - testovaniu hypotéz a následne preskúmate rôzne typy testov používaných na overenie našich hypotéz. V poslednej časti našej knihy sa zameriame na to, ako môžete spracovávať údaje pomocou jazyka Python, na niektoré prvky neparametrickej štatistiky a nakoniec na úvod do strojového učenia.

Čo sa naučíte

⬤  Pochopiť základy štatistiky.

⬤  Dozviete sa viac o deskriptívnej štatistike.

⬤  Pochopiť a naučiť sa pokročilé techniky štatistiky.

⬤  Naučíte sa aplikovať štatistické koncepty v jazyku Python.

⬤  Pochopiť dôležité balíky jazyka Python pre štatistiku a strojové učenie.

Pre koho je táto kniha určená

Táto kniha je určená pre každého, kto chce pochopiť štatistiku a jej využitie v strojovom učení. Táto kniha vám pomôže pochopiť matematiku, ktorá sa skrýva za štatistickými konceptmi, a aplikácie s použitím jazyka Python. Predpokladom je mať praktické znalosti jazyka Python.

Obsah

1. Úvod do štatistiky.

2. Popisná štatistika.

3. Pravdepodobnosť.

4. Náhodné premenné.

5. Odhady parametrov.

6. Testovanie hypotéz.

7. Analýza rozptylu.

8. Regresia.

9. Neparametrická štatistika.

10. Analýza údajov pomocou Pythonu.

11. Úvod do strojového učenia.

O autoroch

Himanshu Singhje vedúci pracovník technológie umelej inteligencie v spoločnosti Legato Healthcare (An Anthem Inc. Company). Má približne 7 rokov skúseností v oblasti strojového učenia a umelej inteligencie. Himanshu je autorom troch kníh v oblasti strojového učenia a je školiteľom z vášne. Je hosťujúcim pedagógom na rôznych inštitútoch, ako napríklad Narsee Monjee Institute of Management Studies, IMT, Vignana Jyothi Institute of Management.

LinkedIn profil https: //www.linkedin.com/in/himanshu-singh-2264a350/.

Odkazy na blog https: //medium.com/@himanshuit3036.

Profil na Facebooku https: //www.facebook.com/silli23.