本來昨晚全身心準(zhǔn)備學(xué)習(xí)材料來，但是無意中檢索到三本統(tǒng)計學(xué)的pdf，分別翻看了一遍。

第一本統(tǒng)計學(xué)，一共130+頁，全書一氣呵成，很少見到把統(tǒng)計學(xué)的概念串聯(lián)的，這么好的，所以忍不住再發(fā)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(tǒng)計常識演繹出統(tǒng)計學(xué)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(tǒng)計學(xué)功底，并有很長地應(yīng)用統(tǒng)計學(xué)的實踐經(jīng)歷，才有可能寫出來。

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第二本，統(tǒng)計學(xué)與數(shù)據(jù)分析，這本書適合初學(xué)者和各種背景的自學(xué)者，包括社會學(xué)、生物學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、心理學(xué)、醫(yī)學(xué)等。每一章的介紹都非常詳細(xì)、通俗易懂，還會在附錄補充詳細(xì)的嚴(yán)格的數(shù)學(xué)推導(dǎo)證明，供不同需求的讀者閱讀。

不同數(shù)據(jù)的算術(shù)平均數(shù)和中位數(shù)

第三本是機(jī)器學(xué)習(xí)中的統(tǒng)計學(xué)，本書介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)的新趨勢，深度學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識，并提供了適當(dāng)?shù)氖纠椭率挚焖僬莆崭鞣N基礎(chǔ)知識，同時也讓有經(jīng)驗的專業(yè)人士更新他們對各種概念的知識，并在他們選擇的數(shù)據(jù)上應(yīng)用算法時更清晰。

每一章都開源了數(shù)據(jù)集及代碼

第一章，從統(tǒng)計到機(jī)器學(xué)習(xí)的旅程，介紹了所有必要的基礎(chǔ)和基本的統(tǒng)計和機(jī)器學(xué)習(xí)模塊。在本章中，所有的基本原理都通過Python和R代碼示例進(jìn)行了解釋。

第二章，統(tǒng)計和機(jī)器學(xué)習(xí)的并行性，比較了統(tǒng)計建模和機(jī)器學(xué)習(xí)之間的差異。

第三章，邏輯回歸與隨機(jī)森林，描述了邏輯回歸與隨機(jī)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(xì)步驟。在本章結(jié)束時，您將對統(tǒng)計數(shù)據(jù)流和機(jī)器學(xué)習(xí)有一個完整的了解。

第四章，基于樹的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，重點介紹了行業(yè)從業(yè)者使用的各種基于樹的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，包括決策樹、bagging、隨機(jī)森林、AdaBoost、梯度推進(jìn)和XGBoost。

第五章，K-Nearest Neighbors和Naive Bayes，闡述了機(jī)器學(xué)習(xí)的簡單方法。用乳腺癌數(shù)據(jù)來解釋k近鄰。通過一個使用各種NLP預(yù)處理技術(shù)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(jī)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，描述了支持向量機(jī)中涉及的各種功能和核的使用。然后介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。本章將詳盡地介紹深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識。

第七章，推薦系統(tǒng)，向我們展示了如何根據(jù)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(yīng)用了協(xié)同過濾技術(shù)，該技術(shù)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(jiān)督學(xué)習(xí)，介紹了各種技術(shù)，如k-均值聚類，主成分分析，奇異值分解，以及基于深度學(xué)習(xí)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(tǒng)的PCA技術(shù)更強大。

第九章，強化學(xué)習(xí)，提供了詳盡的技術(shù)，學(xué)習(xí)最優(yōu)路徑，以達(dá)到一個目標(biāo)的情景狀態(tài)，如馬爾可夫決策過程，動態(tài)規(guī)劃，蒙特卡羅方法，和時間差異學(xué)習(xí)。最后，提供了一些使用機(jī)器學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)的優(yōu)秀應(yīng)用的用例。

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總結(jié)

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