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資料科學家的實用統計學 第二版
作者：
Peter Bruce, Andrew Bruce, Peter Gedeck
譯者：
洪巍恩
分類：
科學•自然
／
數學
出版社：
美商歐萊禮中文書
出版日期：2021/7/30
ISBN：9789865028411
書籍編號：kk0535908
頁數：368
定價：
680
元
優惠價：
82
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558
元
書價若有異動，以出版社實際定價為準
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內容簡介
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資料科學家的實用統計學 第二版 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，台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
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
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