Allen B. Downey
是富兰克林欧林工程学院计算机科学教授,曾执教于韦尔斯利学院、科尔比学院和加州大学伯克利分校。在加州大学伯克利分校获得计算机科学博士学位。Downey已出版十余本技术书,包括Think Python、Think Bayes、Think Complexity等。
现实工作中,人们常常需要用数据说话。可是,数据自己不会说话,需要人对它进行分析和挖掘才能找到有价值的信息。概率统计是数据分析的通用语言,是大数据时代预测未来的根基。如果你有编程背景,就能以概率和统计学为工具,将数据转化为有用的信息和知识,让数据说话。本书介绍了如何借助计算而非数学方法,使用Python语言对数据进行统计分析。
通过书中有趣的案例,你可以学到探索性数据分析的整个过程,从数据收集和生成统计量,到发现模式和检验假设。你还将探索概率分布、概率法则、可视化技术,以及其他许多工具和概念。
这一版内容较第1版有很多改动,并且新增了回归、时间序列分析、生存分析和分析方法章节,以丰富你的知识。
代码跑出来的概率统计问题; 程序员的概率统计开心辞典; 开放数据集,全代码攻略。 现实工作中,人们常被要求用数据说话。可是,数据自己是不能说话的,只有对它进行可靠分析和深入挖掘才能找到有价值的信息。概率统计是数据分析的通用语言,是大数据时代预测未来的根基。 站...
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主要讲如何通过代码实现各种统计,对理论涉及不多
评分主要讲如何通过代码实现各种统计,对理论涉及不多
评分标记为csg
评分概念清晰,有图表很容易理解。第一次理解了为什么自然界的很多现象符合正态分布。但是部分定义作者让直接看维基百科,不翻墙看不了。
评分#用计算方法实现数学分析的python教程
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