概率论是机器学习最重要的数学概念之一，它与统计学和线性代数构成了机器学习算法的基础。概率论是机器学习中的一条必经之路。 本书特色 从零开始：从概率论的基本概念开始讲解，详细介绍机器学习中的各种概率理论。 角度新颖：从人工智能工程师的角度出发，带领读者重新认识有用且有趣的概率。 公式总结：用简单的公式解释复杂的概率问题，帮助读者学习和记忆重点内容。 实用图表：提供了丰富的图表，方便读者建立概率的直观印象。 实例丰富：结合大量实例进行讲解，并使用 Python 代码验证。 经验总结：全面归纳和整理作者多年的机器学习实践与培训经验。
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Python数据科学实战 数据科学导论 数据科学入门 数据科学概论手册 数据科学技术与应用 数据科学统计计算基础 大数据 入门与实践相结合
本书首先介绍数据科学，然后指导读者安装和搭建数据分析编程环境所需的软件包。在机器学习中，主要学习3 项技术：监督学习、无监督学习和强化学习，以及基本的分类与回归技术，如支持向量机、决策树以及逻辑回归等。 在前面章节的中，将学习Python语言中用于处理大型数据集的基本函数、数据结构，用于矩阵计算的NumPy包和Pandas包，如何使用Matplotlib绘制自定义图表，以及应用Boosting算法XGBoost（梯度提升）进行预测分析等。 在后面的章节中，将学习用于图像识别的卷积神经网络（CNN）、深度学习算法。读者将掌握如何向神经网络馈入人类语言、让模型处理复杂的文本信息以及构建人类语言处理系统进行结 果预测等。 本书通过实践操作的方式让初学者和经验丰富的数据科学家掌握数据科学与机器学习技术所需的基本工具。书中包含了59个实操训练项目 22个
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本书是一本用Python学习统计分析的基础读物，每章都用一个例子贯穿始终，以点带面，用Python编程的方式直观理解统计分析。有理论，有方法，有实践，可让读者快速掌握Python统计分析的基本技能。 大量的中小示例，通过Python编程实现，可操作性强。 详解数据处理、概率以及统计推测等统计分析内容，涵盖面广。 代码、图表并辅以通俗易懂的文字，易学易用。 双色印刷，版面精美，可使学习过程轻松愉悦。 赠送全部样本源代码。
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内容合理，适合自学 本书主要面向 SPSS 零基础的读者，充分考虑初学者的需求，内容讲解由浅入深、循序渐进，引领读者快速入门。在知识点上不求面面俱到，但求有效实用。本书的内容足以满足读者在实际设计工作中的各项需要。 视频讲解，通俗易懂 为了方便读者学习，本书为大部分实例都录制了教学视频。视频录制时采用模仿实际授课的形式，在各知识点的关键处给出解释、提醒和注意事项，让读者在高效学习的同时，更多体会 SPSS功能的强大。 内容全面，实例丰富 本书详细介绍了 SPSS 28 的使用方法和操作技巧，全书共 20 章，内容包括 SPSS 28 概述、初识 SPSS 28、SPSS 数据结构、数据管理、数据分类、数据清洗和加工、数据计算、数据分析图表、数据分布的特征分析、参数检验、非参数检验、均值分析、单因素方差分析、多因素方差分析、相关性分析、列
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本书用Python语言搭配小型数据集，通过中小实例介绍AI时代，数据分析和机器学习中数据相关的技术，及数据科学家应该具备的技术基础。 用对工具、找对方法，从日常数据中挖掘过去，预测未来！ 内容丰富，涵盖面广 本书涵盖数据科学中从 数据获取 探索数据 预测数据 的全过程，并且包括概率和统计等数据分析和机器学习中基础的数学知识，*后通过Scikit-learn包介绍了经典的机器学习算法，内容丰富，涵盖面广。 实例较多，操作性强 全书设置了大量的 动手学 动手练 等环节，通过大量的中小实例提高读者的动手能力，并帮助读者更好地理解数据科学中的相关知识点。每章*后还设置思考练习题，引导读者积极思考，巩固所学内容。 由浅入深，循序渐进 本书充分考虑到初学者的特点，一开始就先对开发环境的安装、Python编程基础和HTML网页结
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本书是与中国人民大学出版社出版，袁荫棠主编的《经济应用数学基础（三）概率论与数理统计》一书配套的同步辅导及习题全解辅导书。本书共有11章，分别介绍随机事件及其概率、随机变量及其分布、随机变量的数字特征、几种重要的分布、大数定律与中心极限定理、马尔可夫链、样本分布、参数估计、假设检验、方差分布、回归分析。本书按教材内容安排全书结构，各章均包括全章知识梳理总结、基本要求、重点知识点总结、考点分析、典型题型解析及解题要点提示、全真考题精选、课后习题全解七部分内容。全书按教材内容，针对各章节习题给出详细解答，思路清晰，逻辑性强，循序渐进地帮助读者分析并解决问题，内容详尽，简明易懂。本书可作为高等院校学生学习“经济应用数学基础（三）概率论与数理统计”课程的辅导教材，也可作为考研人员
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