Avis des lecteurs
Résumé:Les commentaires sont mitigés à propos du livre sur la théorie des probabilités. Si beaucoup apprécient sa couverture complète et son accessibilité, en particulier pour les non-mathématiciens, il y a des préoccupations importantes concernant sa présentation au format Kindle et sa pertinence pour les applications d'apprentissage automatique.
Avantages:Le livre est fortement recommandé comme référence complète pour la théorie des probabilités, convenant aux praticiens dans divers domaines. Il explique des sujets complexes de manière intuitive et minimise l'utilisation de la théorie de la mesure, ce qui le rend accessible aux non-spécialistes. De nombreux utilisateurs le trouvent indispensable pour leurs travaux et applications en probabilités.
Inconvénients:La version Kindle du livre souffre de l'absence d'une table des matières et de problèmes de navigation, ce que certains lecteurs trouvent extrêmement frustrant. En outre, des inquiétudes ont été exprimées quant à la pertinence de l'ouvrage pour l'apprentissage automatique, certains lecteurs estimant qu'il n'est pas assez complet sur ce sujet, malgré le titre de l'ouvrage.
(basé sur 5 avis de lecteurs)
Titre original :
Probability for Statistics and Machine Learning: Fundamentals and Advanced Topics
Contenu du livre :
Chapitre 1. Révision des probabilités univariées.
- Chapitre 2. Distributions discrètes multivariées. - Chapitre 3.
Densités multidimensionnelles.
- Chapitre 4. Théorie de la distribution avancée.
- Chapitre 5. Distributions normales multivariées et distributions apparentées. - Chapitre 6.
Théorie des échantillons finis des statistiques d'ordre et des extrêmes. - Chapitre 7. Asymptotique essentielle et applications.
- Chapitre 8. Fonctions caractéristiques et applications.
- Chapitre 9. Asymptotique des extrêmes et statistiques d'ordre. - Chapitre 10.
Chaînes de Markov et applications.
- Chapitre 11. Marches aléatoires. - Chapitre 12.
Mouvement brownien et processus gaussiens. - Chapitre 13. Processus de Posson et applications.
- Chapitre 14. Martingales à temps discret et inégalités de concentration. - Chapitre 15.
Métriques de probabilité. - Chapitre 16. Processus empiriques et théorie VC.
- Chapitre 17. Les grands écarts. - Chapitre 18.
La famille exponentielle et les applications statistiques. - Chapitre 19. Simulation et chaîne de Markov Monte Carlo.
- Chapitre 20. Outils utiles pour les statistiques et l'apprentissage automatique. - Annexe A.
Symboles, formules utiles et table normale.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781441996336 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Langue : | anglais |
| Reliure : | Relié |
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