机器学习教程-《人工智能领域概率统计学》_数据科学

本书介绍

    本书是为NYU数据科学中心的数据科学的概率和统计课程而编写的。目标是从基本原理出发,介绍概率和统计学基本概念。简单定义为:数据科学是从数据中提取有用知识的一系列技能和技术。这些技能通常用德鲁·康威(Drew Conway)创造的维恩图(或它的变体)来表示:

机器学习教程-《人工智能领域概率统计学》_机器学习_02

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    三个圆圈分别代表三个不同的领域:编程领域(语言知识、语言库、设计模式、体系结构等);数学(代数、微积分等)和统计学领域;数据领域(特定领域的知识:医疗、金融、工业等)。这些领域共同构成了定义中的技能和技术。它们包括获取数据、数据清理、数据分析、创建假设、算法、机器学习、优化、结果可视化等等。

 

本书目录

机器学习教程-《人工智能领域概率统计学》_数据科学_03

机器学习教程-《人工智能领域概率统计学》_机器学习_04

机器学习教程-《人工智能领域概率统计学》_数据科学_05


本书内容截图

机器学习教程-《人工智能领域概率统计学》_机器学习_06

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机器学习教程-《人工智能领域概率统计学》_数据科学_08

机器学习教程-《人工智能领域概率统计学》_机器学习_09

机器学习教程-《人工智能领域概率统计学》_数据科学_10

机器学习教程-《人工智能领域概率统计学》_机器学习_11

 

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