Probability for Data Scientists
Probability for Data Scientists propose aux étudiants une introduction à la théorie et aux applications des probabilités, à la fois solidement étayée sur le plan mathématique et accessible. Les étudiants apprennent comment la théorie des probabilités soutient les statistiques, la science des données et la théorie de l'apprentissage automatique en permettant aux scientifiques d'aller au-delà de la simple description des données et de faire des déductions sur des populations spécifiques.
Le livre est divisé en deux parties. La première partie présente aux lecteurs les définitions fondamentales, les théorèmes et les méthodes dans le contexte des espaces d'échantillonnage discrets. Elle aborde l'origine de l'étude mathématique des probabilités, les principaux concepts de la théorie moderne des probabilités, les modèles de probabilités discrètes univariées et bivariées, et la distribution multinomiale.
La partie II s'appuie sur les connaissances transmises dans la partie I pour présenter aux étudiants les idées correspondantes dans le contexte des espaces d'échantillonnage continus. Elle examine les modèles pour les variables aléatoires continues simples et multiples et l'application des théorèmes de probabilité en statistique.
Probability for Data Scientists introduit efficacement les étudiants aux concepts clés de la probabilité et démontre comment un petit ensemble de méthodologies peut être appliqué à une pléthore de problèmes sans rapport avec le contexte. Il convient parfaitement aux cours de statistiques, de science des données, de théorie de l'apprentissage automatique ou à tout autre cours mettant l'accent sur les probabilités. De nombreux exercices, dont certains fournissent le code du logiciel R pour mener des expériences qui illustrent les lois de la probabilité, sont fournis dans chaque chapitre.
Juana Sanchez est maître de conférences au département de statistique de l'université de Californie, à Los Angeles, et rédactrice en chef du Journal of Statistics Education. Louis, Missouri, et ses recherches portent sur les indicateurs statistiques, les statistiques multivariées, l'enseignement des STIM et les séries temporelles.
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Dernière modification: 2024.11.14 07:32 (GMT)