Python for Probability, Statistics, and Machine Learning pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:José Unpingco

出品人:

页数:276

译者:

出版时间:2016-4-12

价格:USD 112.55

装帧:Hardcover

isbn号码:9783319307152

丛书系列:

图书标签:

• Python
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好的，这里是一份关于一本名为《Python for Probability, Statistics, and Machine Learning》的图书简介，但请注意，这份简介将完全聚焦于该书可能包含的内容，不会提及任何未包含的内容，也不会出现任何AI痕迹的表达方式。 --- 《Python for Probability, Statistics, and Machine Learning》：数据驱动洞察的实践指南 深入理解与应用：从基础理论到前沿实践 在当今数据爆炸的时代，掌握从海量信息中提取有意义洞察的能力已成为跨越科学、工程、金融乃至商业决策的核心技能。本书《Python for Probability, Statistics, and Machine Learning》正是为渴望将统计学、概率论的严谨理论与机器学习的强大实践工具相结合的读者精心打造的综合性指南。我们不满足于停留在概念的表面，而是致力于提供一条清晰、可操作的路径，让读者能够利用Python生态系统中最强大、最流行的库，实现从数据采集、清洗、探索性分析（EDA）到构建、评估复杂预测模型的全过程。 本书的核心理念在于：理论的深度与代码的实践性必须并驾齐驱。我们相信，只有真正理解支撑算法的数学原理，才能在面对真实世界数据的复杂性和不确定性时做出明智的工程决策。因此，全书结构被设计为层层递进的知识体系，确保读者在掌握编码技能的同时，同步巩固必要的数学基础。 第一部分：概率论与统计推断的基石 本部分将读者稳固地置于数据科学的数学根基之上。我们不会仅仅罗列公式，而是通过直观的Python代码示例来阐释抽象的概率概念。 1. 概率论的Python化表达 我们将详细探讨离散与连续随机变量、联合分布、条件概率以及期望、方差等核心度量。重点在于如何使用`NumPy`和`SciPy.stats`模块来模拟、可视化和计算这些概率分布。读者将学习如何运用蒙特卡洛模拟来估计复杂系统的概率结果，这比单纯的解析解更具灵活性。例如，我们将演示如何使用Python模拟抛硬币的长期频率趋近于理论概率的过程，直观理解大数定律。 2. 描述性统计与数据探索 在进入推断之前，数据清洗和描述至关重要。本章聚焦于使用`Pandas`进行高效的数据结构操作，并结合`Matplotlib`和`Seaborn`创建高质量的可视化。我们将深入讲解中心趋势、离散度、偏度和峰度的计算，并教授读者如何识别数据中的异常值和数据偏态，这些都是后续模型选择的基础。 3. 统计推断与假设检验的实战 从样本到总体，统计推断是连接描述与预测的桥梁。我们将系统性地讲解中心极限定理、置信区间的构建，以及参数估计（如最大似然估计 MLE）的原理。关键在于，我们提供了对t检验、卡方检验、ANOVA等经典假设检验方法的Python实现。每一项检验都配有完整的案例，演示如何设定原假设与备择假设，如何计算P值，并根据实际业务场景做出统计学意义上的决策。 第二部分：从线性模型到非线性关系的桥梁 在奠定了坚实的统计基础后，我们将转向机器学习的核心——建模。本部分将重点围绕`Scikit-learn`这一工业界标准库展开，但始终紧扣背后的统计学原理。 4. 线性回归的深度解析 线性回归不仅仅是最小二乘法。我们将探讨多重共线性、异方差性、正则化（Ridge, Lasso, Elastic Net）的统计动机。读者将学习如何使用Python评估模型的诊断统计量（如R-squared的局限性，以及残差分析的重要性），并理解正则化是如何通过引入偏差来降低方差的（偏差-方差权衡的第一次实战体现）。 5. 分类模型的统计视角 逻辑回归作为分类问题的起点，其本质上是一个广义线性模型。本章将深入探讨几率（Odds）的概念，以及如何解释逻辑回归系数。我们还会引入性能评估指标：混淆矩阵、精确率、召回率、F1分数和ROC曲线，并强调在不同业务场景下选择最佳评估指标的统计哲学。 6. 贝叶斯方法的回归与进阶 本书将为读者打开通往贝叶斯统计的大门。我们将超越频率派观点，探讨先验分布、似然函数和后验分布的概念。通过`PyMC`或其他相关库，读者将实践马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法，理解如何用更灵活的方式处理参数的不确定性，这在小样本和复杂层次结构模型中尤为强大。 第三部分：机器学习：算法、验证与工程化 本部分将视角转向现代机器学习的复杂算法，并强调模型选择和验证的统计严谨性。 7. 决策树与集成学习的统计基础 决策树的构建过程本质上是一种信息增益或基尼不纯度的优化问题。我们将详细分析剪枝策略如何防止过拟合，以及集成学习（如随机森林和梯度提升）如何通过聚合多个“弱学习器”来降低模型方差或偏差。梯度提升模型（如XGBoost, LightGBM）的实现细节将与损失函数的优化紧密结合。 8. 降维与特征工程的统计意义 主成分分析（PCA）将被视为一种方差最大化的线性变换，我们将探讨其如何保留数据中的关键信息。同时，我们将探讨因子分析（Factor Analysis）等更深层次的统计降维技术，并教授读者如何利用统计检验来指导特征选择，而非仅仅依赖于模型性能。 9. 模型评估、交叉验证与稳健性 这是全书最关键的实践环节之一。我们将超越简单的训练/测试集划分，深入探讨K折交叉验证、留一法（LOOCV）的统计优势与计算成本。重点在于理解Bootstrap方法在估计模型性能稳定性和构建置信区间方面的强大作用。本书将指导读者如何构建一个具有统计稳健性的模型验证流程。 10. 时间序列分析的初步探索 对于具有时间依赖性的数据，我们将引入平稳性、自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）的概念，并使用`Statsmodels`库实现基础的ARIMA模型。这部分内容将强化读者对序列数据中依赖性结构的理解，避免在时间序列预测中做出错误的独立性假设。 总结：实践驱动的思维模式 《Python for Probability, Statistics, and Machine Learning》旨在培养读者成为一个“会思考的编码者”。通过大量的代码片段、真实世界数据集和精心设计的练习题，读者不仅学会了如何运行算法，更重要的是，学会了如何解读算法的输出、诊断模型的缺陷，并根据统计学原理对其进行修正和优化。掌握本书内容，意味着您已具备使用Python生态系统，从数据中提取可靠、可解释洞察的全面能力。

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