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統(tǒng)計之美:人工智能時代的科學思維 版權信息
- ISBN：9787121354045
- 條形碼：9787121354045 ; 978-7-121-35404-5
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
統(tǒng)計之美:人工智能時代的科學思維 本書特色
本書基于經(jīng)典統(tǒng)計學的知識體系，結(jié)合數(shù)據(jù)科學的應用經(jīng)驗，使用歷史經(jīng)典故事、網(wǎng)絡熱點事件、行業(yè)真實案例等素材進行介紹，聚焦于科學思維的訓練，并對應到具體的理論和技術點，能夠幫助讀者輕松掌握各種分析方法的背景和思想，并能快速地將相關知識應用到實際的工作中去。本書深入淺出，所舉例子通俗有趣，有助于讀者理解人工智能時代的思維模式，應對這迅速變化的世界。
統(tǒng)計之美:人工智能時代的科學思維 內(nèi)容簡介
本書基于經(jīng)典統(tǒng)計學的知識體系，結(jié)合數(shù)據(jù)科學的應用經(jīng)驗，使用歷史經(jīng)典故事、網(wǎng)絡熱點事件、行業(yè)真實案例等素材進行介紹，聚焦于科學思維的訓練，并對應到具體的理論和技術點，能夠幫助讀者輕松掌握各種分析方法的背景和思想，并能快速地將相關知識應用到實際的工作中去。本書深入淺出，所舉例子通俗有趣，有助于讀者理解人工智能時代的思維模式，應對這迅速變化的世界。
統(tǒng)計之美:人工智能時代的科學思維 目錄
第1 章 統(tǒng)計與科學1
1.1 隨機的世界 2
1.1.1 打臺球的物理學家，確定、不確定與隨機2
1.1.2 上帝擲骰子嗎，決定論與隨機性4
1.1.3 連環(huán)殺手的歸案，隨機與均勻 6
1.1.4 扔硬幣的數(shù)學家們，大數(shù)定律9
1.2 認識概率 11
1.2.1 游戲獎金的分配，概率論的發(fā)展 11
1.2.2 6 連號和14 連號，概率的計算 13
1.2.3 主持人背后的山羊，條件概率 16
1.2.4 尋找失蹤的核潛艇，貝葉斯概率18
1.3 統(tǒng)計思想和模型 20
1.3.1 女士品茶，假設檢驗 20
1.3.2 “渣男”去死，*大似然 23
1.3.3 六西格瑪?shù)钠孥E，小概率 25
1.3.4 牛頓的蘋果，模型擬合27
1.4 統(tǒng)計與科學 29
1.4.1 智多星與神機軍師，統(tǒng)計預測29
1.4.2 深藍與阿爾法狗，歸納和演繹 31
1.4.3 中藥與西藥，臨床試驗33
1.4.4 所有模型都是錯的，科學和否定 36
第2 章 數(shù)據(jù)與數(shù)學38
2.1 數(shù)據(jù)與空間 39
2.1.1 多維世界的蟲子，坐標和向量 39
2.1.2 黑客帝國和變形金剛，矩陣簡介 42
2.1.3 九章算術與線性方程，線性方程組 45
2.1.4 二十八宿與黃道十二宮，線性變換 48
2.2 隨機變量和分布 51
2.2.1 伯努利的硬幣，隨機分布 51
2.2.2 相親多少次與神奇的37，離散型分布 54
2.2.3 棣莫弗的正態(tài)，連續(xù)型分布 56
2.2.4 醉鬼的步伐，隨機過程 58
2.3 認識數(shù)據(jù) 59
2.3.1 忒修斯之船，數(shù)據(jù)、測量與變量 59
2.3.2 從性別到體重，數(shù)據(jù)的尺度 61
2.3.3 周歲與虛歲，連續(xù)變量與離散變量 63
2.3.4 一份體檢記錄，數(shù)據(jù)分析的基本數(shù)據(jù)結(jié)構 65
2.4 數(shù)理統(tǒng)計基礎 66
2.4.1 管中窺豹與一葉知秋，總體和樣本 66
2.4.2 惡賭鬼的詭計，數(shù)字特征 68
2.4.3 被平均的工資，統(tǒng)計量 70
2.4.4 小李飛刀與孔雀翎，參數(shù)估計 72
第3 章 數(shù)據(jù)可視化76
3.1 歷史上的統(tǒng)計圖形 77
3.1.1 河圖與洛書，可視化簡介 77
3.1.2 倫敦霍亂的防治，空間可視化 78
3.1.3 南丁格爾的玫瑰，玫瑰花瓣圖 79
3.1.4 拿破侖遠征，自定義統(tǒng)計圖形 81
3.2 數(shù)據(jù)與可視化 83
3.2.1 女王的裙子，數(shù)據(jù)可視化83
3.2.2 畫布與宣紙，圖形設備 84
3.2.3 深水王子與針眼畫師，繪圖語言的變遷 86
3.2.4 “挑戰(zhàn)者”號航天飛機，直觀的可視化 88
3.3 基礎統(tǒng)計圖形 90
3.3.1 老忠實噴泉的秘密，分布圖 90
3.3.2 統(tǒng)計圖形的奠基人，條形圖和餅圖 91
3.3.3 古老國度的詩云，坐標變換 93
3.3.4 飛翔的動態(tài)氣泡圖，動態(tài)可視化 95
3.4 數(shù)據(jù)之間的關系 97
3.4.1 東上相的軌道，散點圖 97
3.4.2 五十州的*高峰，箱線圖 99
3.4.3 泰坦尼克號的幸存者，馬賽克圖 100
3.4.4 切爾諾夫的笑臉，樣本關系的可視化 102
第4 章 模型與方法104
4.1 常用統(tǒng)計模型 105
4.1.1 穿楊與射雕，回歸模型 105
4.1.2 降維攻擊，主成分分析 108
4.1.3 顧客就是上帝，路徑模型110
4.1.4 股票的走勢，時間序列114
4.2 機器學習 116
4.2.1 啤酒和尿布的傳說，關聯(lián)規(guī)則 116
4.2.2 尋找“白富美” ，聚類分析118
4.2.3 寧可錯殺與絕不放過，分類效果評估121
4.2.4 樹木與森林，常用分類算法124
4.3 人工智能 128
4.3.1 人工智能的三起兩落，AI 發(fā)展史128
4.3.2 深度學習的前生今世，深度學習簡史 130
4.3.3 神秘的神經(jīng)，神經(jīng)網(wǎng)絡簡介 132
4.3.4 美麗的濾鏡，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡與深度學習135
4.4 其他分析方法 139
4.4.1 茶、酒與百事可樂，隨機試驗方法 139
4.4.2 蒙特卡羅和原子彈，蒙特卡羅方法142
4.4.3 醫(yī)生的筆跡，文本分析 143
4.4.4 沙漠里的飛碟，*優(yōu)化方法 146
第5 章 大數(shù)據(jù)時代 149
5.1 技術的變遷 150
5.1.1 統(tǒng)計學的濫觴統(tǒng)計學簡介150
5.1.2 信息時代的來臨計算機科學簡介151
5.1.3 數(shù)據(jù)挖掘和商業(yè)智能，商業(yè)智能簡介153
5.1.4 大數(shù)據(jù)時代新紀元，大數(shù)據(jù)簡介154
5.2 分析工具 156
5.2.1 誰說菜鳥不會數(shù)據(jù)分析Excel 簡介156
5.2.2 群雄逐鹿的分析軟件統(tǒng)計軟件和BI 系統(tǒng)158
5.2.3 全棧工程師的*愛，Python 簡介160
5.2.4 本書作者*愛的R ，R語言簡介162
5.3 計算框架 164
5.3.1 冰箱里的大象，可擴容的數(shù)據(jù)分析164
5.3.2 將兵與將將，并行計算 165
5.3.3 電老虎和電螞蟻，大型機和云計算 167
5.3.4 摩爾定律的未來GPU ，計算框架170
5.4 大數(shù)據(jù)行業(yè)應用 172
5.4.1 互聯(lián)網(wǎng)的興起，互聯(lián)網(wǎng)概覽 172
5.4.2 流量的起點，搜索引擎173
5.4.3 收入的來源，精準廣告 175
5.4.4 猜你喜歡和投其所好，推薦系統(tǒng) 177
第6 章 數(shù)據(jù)的陷阱180
6.1 一葉障目 181
6.1.1 神奇的天蝎座，規(guī)律的背后 181
6.1.2 贏家的詛咒，悖論與分布182
6.1.3 打飛機的油價，選擇性關注184
6.1.4 和女神的緣分，頻率與巧合 185
6.2 相關與因果 187
6.2.1 芳華與熱飲，遺漏的關鍵變量187
6.2.2 熱帖的秘密，不存在的相關 188
6.2.3 雪與火的城市，地理決定的因果 189
6.2.4 名字很重要嗎，背后的關鍵因素 190
6.3 樣本和調(diào)查192
6.3.1 測不準的美國大選，選擇性抽樣 192
6.3.2 不對稱的杜蕾斯，數(shù)據(jù)無反應偏差194
6.3.3 幸運兒的傳奇，幸存者偏差195
6.3.4 哈佛校長的辭職，樣本方差的影響197
6.4 圖形的誤導 198
6.4.1 收入的變化，被掩蓋的數(shù)據(jù) 198
6.4.2 收費站與汽車站，視覺的誤區(qū)200
6.4.3 東莞的逃亡，隱含信息的誤導201
6.4.4 有毒的擬合，圖形與模型203
參考文獻207
索引211
1.1 隨機的世界 2
1.1.1 打臺球的物理學家，確定、不確定與隨機2
1.1.2 上帝擲骰子嗎，決定論與隨機性4
1.1.3 連環(huán)殺手的歸案，隨機與均勻 6
1.1.4 扔硬幣的數(shù)學家們，大數(shù)定律9
1.2 認識概率 11
1.2.1 游戲獎金的分配，概率論的發(fā)展 11
1.2.2 6 連號和14 連號，概率的計算 13
1.2.3 主持人背后的山羊，條件概率 16
1.2.4 尋找失蹤的核潛艇，貝葉斯概率18
1.3 統(tǒng)計思想和模型 20
1.3.1 女士品茶，假設檢驗 20
1.3.2 “渣男”去死，*大似然 23
1.3.3 六西格瑪?shù)钠孥E，小概率 25
1.3.4 牛頓的蘋果，模型擬合27
1.4 統(tǒng)計與科學 29
1.4.1 智多星與神機軍師，統(tǒng)計預測29
1.4.2 深藍與阿爾法狗，歸納和演繹 31
1.4.3 中藥與西藥，臨床試驗33
1.4.4 所有模型都是錯的，科學和否定 36
第2 章 數(shù)據(jù)與數(shù)學38
2.1 數(shù)據(jù)與空間 39
2.1.1 多維世界的蟲子，坐標和向量 39
2.1.2 黑客帝國和變形金剛，矩陣簡介 42
2.1.3 九章算術與線性方程，線性方程組 45
2.1.4 二十八宿與黃道十二宮，線性變換 48
2.2 隨機變量和分布 51
2.2.1 伯努利的硬幣，隨機分布 51
2.2.2 相親多少次與神奇的37，離散型分布 54
2.2.3 棣莫弗的正態(tài)，連續(xù)型分布 56
2.2.4 醉鬼的步伐，隨機過程 58
2.3 認識數(shù)據(jù) 59
2.3.1 忒修斯之船，數(shù)據(jù)、測量與變量 59
2.3.2 從性別到體重，數(shù)據(jù)的尺度 61
2.3.3 周歲與虛歲，連續(xù)變量與離散變量 63
2.3.4 一份體檢記錄，數(shù)據(jù)分析的基本數(shù)據(jù)結(jié)構 65
2.4 數(shù)理統(tǒng)計基礎 66
2.4.1 管中窺豹與一葉知秋，總體和樣本 66
2.4.2 惡賭鬼的詭計，數(shù)字特征 68
2.4.3 被平均的工資，統(tǒng)計量 70
2.4.4 小李飛刀與孔雀翎，參數(shù)估計 72
第3 章 數(shù)據(jù)可視化76
3.1 歷史上的統(tǒng)計圖形 77
3.1.1 河圖與洛書，可視化簡介 77
3.1.2 倫敦霍亂的防治，空間可視化 78
3.1.3 南丁格爾的玫瑰，玫瑰花瓣圖 79
3.1.4 拿破侖遠征，自定義統(tǒng)計圖形 81
3.2 數(shù)據(jù)與可視化 83
3.2.1 女王的裙子，數(shù)據(jù)可視化83
3.2.2 畫布與宣紙，圖形設備 84
3.2.3 深水王子與針眼畫師，繪圖語言的變遷 86
3.2.4 “挑戰(zhàn)者”號航天飛機，直觀的可視化 88
3.3 基礎統(tǒng)計圖形 90
3.3.1 老忠實噴泉的秘密，分布圖 90
3.3.2 統(tǒng)計圖形的奠基人，條形圖和餅圖 91
3.3.3 古老國度的詩云，坐標變換 93
3.3.4 飛翔的動態(tài)氣泡圖，動態(tài)可視化 95
3.4 數(shù)據(jù)之間的關系 97
3.4.1 東上相的軌道，散點圖 97
3.4.2 五十州的*高峰，箱線圖 99
3.4.3 泰坦尼克號的幸存者，馬賽克圖 100
3.4.4 切爾諾夫的笑臉，樣本關系的可視化 102
第4 章 模型與方法104
4.1 常用統(tǒng)計模型 105
4.1.1 穿楊與射雕，回歸模型 105
4.1.2 降維攻擊，主成分分析 108
4.1.3 顧客就是上帝，路徑模型110
4.1.4 股票的走勢，時間序列114
4.2 機器學習 116
4.2.1 啤酒和尿布的傳說，關聯(lián)規(guī)則 116
4.2.2 尋找“白富美” ，聚類分析118
4.2.3 寧可錯殺與絕不放過，分類效果評估121
4.2.4 樹木與森林，常用分類算法124
4.3 人工智能 128
4.3.1 人工智能的三起兩落，AI 發(fā)展史128
4.3.2 深度學習的前生今世，深度學習簡史 130
4.3.3 神秘的神經(jīng)，神經(jīng)網(wǎng)絡簡介 132
4.3.4 美麗的濾鏡，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡與深度學習135
4.4 其他分析方法 139
4.4.1 茶、酒與百事可樂，隨機試驗方法 139
4.4.2 蒙特卡羅和原子彈，蒙特卡羅方法142
4.4.3 醫(yī)生的筆跡，文本分析 143
4.4.4 沙漠里的飛碟，*優(yōu)化方法 146
第5 章 大數(shù)據(jù)時代 149
5.1 技術的變遷 150
5.1.1 統(tǒng)計學的濫觴統(tǒng)計學簡介150
5.1.2 信息時代的來臨計算機科學簡介151
5.1.3 數(shù)據(jù)挖掘和商業(yè)智能，商業(yè)智能簡介153
5.1.4 大數(shù)據(jù)時代新紀元，大數(shù)據(jù)簡介154
5.2 分析工具 156
5.2.1 誰說菜鳥不會數(shù)據(jù)分析Excel 簡介156
5.2.2 群雄逐鹿的分析軟件統(tǒng)計軟件和BI 系統(tǒng)158
5.2.3 全棧工程師的*愛，Python 簡介160
5.2.4 本書作者*愛的R ，R語言簡介162
5.3 計算框架 164
5.3.1 冰箱里的大象，可擴容的數(shù)據(jù)分析164
5.3.2 將兵與將將，并行計算 165
5.3.3 電老虎和電螞蟻，大型機和云計算 167
5.3.4 摩爾定律的未來GPU ，計算框架170
5.4 大數(shù)據(jù)行業(yè)應用 172
5.4.1 互聯(lián)網(wǎng)的興起，互聯(lián)網(wǎng)概覽 172
5.4.2 流量的起點，搜索引擎173
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第6 章 數(shù)據(jù)的陷阱180
6.1 一葉障目 181
6.1.1 神奇的天蝎座，規(guī)律的背后 181
6.1.2 贏家的詛咒，悖論與分布182
6.1.3 打飛機的油價，選擇性關注184
6.1.4 和女神的緣分，頻率與巧合 185
6.2 相關與因果 187
6.2.1 芳華與熱飲，遺漏的關鍵變量187
6.2.2 熱帖的秘密，不存在的相關 188
6.2.3 雪與火的城市，地理決定的因果 189
6.2.4 名字很重要嗎，背后的關鍵因素 190
6.3 樣本和調(diào)查192
6.3.1 測不準的美國大選，選擇性抽樣 192
6.3.2 不對稱的杜蕾斯，數(shù)據(jù)無反應偏差194
6.3.3 幸運兒的傳奇，幸存者偏差195
6.3.4 哈佛校長的辭職，樣本方差的影響197
6.4 圖形的誤導 198
6.4.1 收入的變化，被掩蓋的數(shù)據(jù) 198
6.4.2 收費站與汽車站，視覺的誤區(qū)200
6.4.3 東莞的逃亡，隱含信息的誤導201
6.4.4 有毒的擬合，圖形與模型203
參考文獻207
索引211
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統(tǒng)計之美:人工智能時代的科學思維 相關資料
在當今信息極度豐富的時代，一本好書要做到的不僅是系統(tǒng)化地組織知識，更重要的是要呈現(xiàn)知識的趣與美，引發(fā)讀者的學習興趣和動機，本書在這方面做了很好的嘗試。
作者旁征博引，數(shù)據(jù)科學的例子信手拈來，歷史上的著名典故、日常生活中的趣事、互聯(lián)網(wǎng)上的熱點話題，甚至是科幻與武俠小說中的場景，都成了作者眼中講述統(tǒng)計學概念、方法的絕佳例子。圍繞這些精心挑選的有趣問題進行分析和討論，給出解決問題的路徑，同時引出統(tǒng)計學中重要的概念與方法。
讀完本書，讀者可以深切體會到統(tǒng)計學是如何被應用到生活中的。
——RickJin（靳志輝)，博士，火光搖曳CEO
如果那些用數(shù)學面具嚇人的統(tǒng)計教科書作者能夠?qū)W習一些本書的風格，則必定會有更多年輕人從事數(shù)據(jù)科學工作。
——吳喜之，教授，中國人民大學統(tǒng)計學院
本書用優(yōu)美的語言告訴我們?nèi)绾瓮ㄟ^定量的方法認識這個世界隱藏的秩序和深刻的美，每一位希望在大數(shù)據(jù)和人工智能時代繼續(xù)跳舞的人，都不容錯過。
——周濤，教授，電子科技大學
這是一本出色的統(tǒng)計學科普書，用樸素的語言和風趣翔實的案例闡述了統(tǒng)計學的實用價值和迷人之處。統(tǒng)計學不僅是一門技術，更是我們認識和理解世界的“道”。
——鄧一碩，懶投資CFO、統(tǒng)計之都成員
堅實的理論基礎，獨到的思維方式，有趣的應用領域，再加上每節(jié)一個生動的小故事作為開胃菜，這是本書獻給廣大讀者的一份統(tǒng)計學大餐。
——邱怡軒，普渡大學統(tǒng)計系博士、統(tǒng)計之都成員
觀本書96個統(tǒng)計相關故事，有趣、有味、有智慧，如飲醇酒，如沐春風。
——魏太云，百分點數(shù)據(jù)建模部負責人、統(tǒng)計之都成員
統(tǒng)計之美:人工智能時代的科學思維 作者簡介
李艦，統(tǒng)計學本科、軟件工程碩士、商學博士，數(shù)據(jù)科學領域的多年從業(yè)者，見證并參與了統(tǒng)計學從冷門專業(yè)到顯學的過程。是“統(tǒng)計之都”社區(qū)的核心成員之一、開源社區(qū)的活躍貢獻者，致力于數(shù)據(jù)科學在實體行業(yè)中的應用。海恩，在硅谷著名互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)從事數(shù)據(jù)分析工作，業(yè)余時間亦喜歡自己抓數(shù)據(jù)做點好玩的分析。
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