本來昨晚全身心準備學習材料來，但是無意中檢索到三本統計學的pdf，分別翻看了一遍。

第一本統計學，一共130+頁，全書一氣呵成，很少見到把統計學的概念串聯的，這么好的，所以忍不住再發出來。

書中一幅圖，原始頻率分布直方圖

這也是此書的一大特點，它不是一上來累計概念，而是從最基本的統計常識演繹出統計學的主要理論概念，寫的比較通俗。做到這點，顯然不容易。需要很深的統計學功底，并有很長地應用統計學的實踐經歷，才有可能寫出來。

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第二本，統計學與數據分析，這本書適合初學者和各種背景的自學者，包括社會學、生物學、經濟學、心理學、醫學等。每一章的介紹都非常詳細、通俗易懂，還會在附錄補充詳細的嚴格的數學推導證明，供不同需求的讀者閱讀。

不同數據的算術平均數和中位數

第三本是機器學習中的統計學，本書介紹了機器學習的新趨勢，深度學習和強化學習的基礎知識，并提供了適當的示例。幫助新手快速掌握各種基礎知識，同時也讓有經驗的專業人士更新他們對各種概念的知識，并在他們選擇的數據上應用算法時更清晰。

每一章都開源了數據集及代碼

第一章，從統計到機器學習的旅程，介紹了所有必要的基礎和基本的統計和機器學習模塊。在本章中，所有的基本原理都通過Python和R代碼示例進行了解釋。

第二章，統計和機器學習的并行性，比較了統計建模和機器學習之間的差異。

第三章，邏輯回歸與隨機森林，描述了邏輯回歸與隨機森林之間的比較，使用一個分類例子，解釋了這兩個建模過程的詳細步驟。在本章結束時，您將對統計數據流和機器學習有一個完整的了解。

第四章，基于樹的機器學習模型，重點介紹了行業從業者使用的各種基于樹的機器學習模型，包括決策樹、bagging、隨機森林、AdaBoost、梯度推進和XGBoost。

第五章，K-Nearest Neighbors和Naive Bayes，闡述了機器學習的簡單方法。用乳腺癌數據來解釋k近鄰。通過一個使用各種NLP預處理技術的消息分類例子來解釋樸素貝葉斯模型。

第六章，支持向量機和神經網絡，描述了支持向量機中涉及的各種功能和核的使用。然后介紹神經網絡。本章將詳盡地介紹深度學習的基礎知識。

第七章，推薦系統，向我們展示了如何根據相似的用戶找到相似的電影，這是基于用戶-用戶相似度矩陣。第二部分基于movie-movies相似度矩陣給出推薦，該矩陣使用余弦相似度提取相似電影。最后，應用了協同過濾技術，該技術考慮了用戶和電影來確定推薦，并采用了交替使用的最小二乘方法。

第八章，無監督學習，介紹了各種技術，如k-均值聚類，主成分分析，奇異值分解，以及基于深度學習的深度自動編碼器。最后解釋了為什么深度自動編碼器比傳統的PCA技術更強大。

第九章，強化學習，提供了詳盡的技術，學習最優路徑，以達到一個目標的情景狀態，如馬爾可夫決策過程，動態規劃，蒙特卡羅方法，和時間差異學習。最后，提供了一些使用機器學習和強化學習的優秀應用的用例。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的【PDF下载】无意中发现的另三本统计学入门好书的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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