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Data Analysis

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Devinderjit Sivia
Oxford University Press
2006-7-27
264
USD 53.00
Paperback
9780198568322

图书标签: Bayes  统计学  数据挖掘  机器学习  data-analysis  科学  英文  Data   


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发表于2024-11-25

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图书描述

Statistics lectures have been a source of much bewilderment and frustration for generations of students. This book attempts to remedy the situation by expounding a logical and unified approach to the whole subject of data analysis.

This text is intended as a tutorial guide for senior undergraduates and research students in science and engineering. After explaining the basic principles of Bayesian probability theory, their use is illustrated with a variety of examples ranging from elementary parameter estimation to image processing. Other topics covered include reliability analysis, multivariate optimization, least-squares and maximum likelihood, error-propagation, hypothesis testing, maximum entropy and experimental design.

The Second Edition of this successful tutorial book contains a new chapter on extensions to the ubiquitous least-squares procedure, allowing for the straightforward handling of outliers and unknown correlated noise, and a cutting-edge contribution from John Skilling on a novel numerical technique for Bayesian computation called 'nested sampling'.

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用户评价

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深入简出,大牛之作。非常适合了解贝叶斯是什么,以及在做贝叶斯方法的所有筒子们。

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Well cooked for dummies! 忘记严谨的数学形式,在有趣丰富的实践中重新体会到了自由和快乐哈哈哈。

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深入简出,大牛之作。非常适合了解贝叶斯是什么,以及在做贝叶斯方法的所有筒子们。

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将Bayesian统计讲的清晰透彻,如同引人入胜的故事,而不仅仅是一本tutorial。

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一本天文学家写的贝叶斯统计书,注重于概念的理解,弱化数学的推导

读后感

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最早知道统计学里面的各大门派是在人大的第一届R语言会议上听北大的一位统计学牛人介绍的,其中印象最深的自然是Bayesian学派。 这本书是UTMB的老师推荐我看的,已经粗粗的读完了前两章。把以前头脑中林林散散的统计学知识慢慢地整理在一条线上。就像作者说的那样,统计学教材...

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