Valószínűség a statisztika és a gépi tanulás számára: Alapjai és haladó témák

Olvasói vélemények

A kritikák vegyes visszajelzéseket adnak a valószínűségelméletről szóló könyvről. Míg sokan értékelik az átfogó lefedettséget és a hozzáférhetőséget, különösen a nem matematikusok számára, jelentős aggályok merülnek fel a Kindle formátumban történő bemutatással és a gépi tanulási alkalmazások szempontjából való relevanciával kapcsolatban.

A könyv a valószínűségelmélet átfogó referenciájaként erősen ajánlott, amely alkalmas a különböző területeken dolgozó gyakorlati szakemberek számára. Az összetett témákat intuitív módon magyarázza el, és minimalizálja a mértékelmélet használatát, így a nem szakemberek számára is hozzáférhetővé teszi. Sok felhasználó nélkülözhetetlennek tartja a valószínűségszámítással kapcsolatos munkájához és alkalmazásaihoz.

A könyv Kindle-verziója szenved a tartalomjegyzék hiányától és a navigációs problémáktól, amit egyes olvasók rendkívül frusztrálónak találnak. Ezen túlmenően aggályok merültek fel a könyv gépi tanulással kapcsolatos relevanciájával kapcsolatban, mivel egyes kritikusok úgy érzik, hogy a cím ellenére a könyv nem nyújt kielégítő eredményeket ebben a témában.

(5 olvasói vélemény alapján)

Eredeti címe:

Probability for Statistics and Machine Learning: Fundamentals and Advanced Topics

Könyv tartalma:

1. fejezet.

Az egyváltozós valószínűség áttekintése. - 2. fejezet.

Többváltozós diszkrét eloszlások.

- 3. fejezet.

Többdimenziós sűrűségek. - A 4. fejezet.

Elterjedéselmélet. - Az 5. fejezet.

Többváltozós normális és kapcsolódó eloszlások. - 6.

fejezet. Véges mintás rendezési statisztika és szélsőértékek elmélete. - 7.

fejezet.

Alapvető aszimptotika és alkalmazások. - 8. fejezet.

Karakterisztikus függvények és alkalmazások. - 9. fejezet.

A szélsőértékek aszimptotikája és a rendezési statisztika. - 10. fejezet.

Markov-láncok és alkalmazások. - 11. fejezet.

Véletlen séták. - 12. fejezet.

Brown-mozgás és Gauss-folyamatok. - fejezet. Posson-folyamatok és alkalmazások.

- 14. fejezet. Diszkrét idejű martingálok és koncentrációs egyenlőtlenségek.

- A 15. fejezet. Valószínűségi metrikák.

- fejezet. Empirikus folyamatok és a VC-elmélet. - A 17.

fejezet. Nagy eltérések. - A 18.

fejezet. Az exponenciális család és statisztikai alkalmazások. - 19.

fejezet. Szimuláció és Markov-lánc Monte Carlo. - 20.

fejezet. Hasznos eszközök a statisztikához és a gépi tanuláshoz. - A.

függelék. Szimbólumok, hasznos képletek és normáltáblázat.