Leserbewertungen
Zusammenfassung:Das Buch ist ein viel beachteter Einführungstext in die Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, der für seine Zugänglichkeit und seine effektiven Lehrmethoden gelobt wird. Es enthält Übungen und praktische Projekte, obwohl einige Leser anmerkten, dass ein grundlegendes Verständnis von Python erforderlich ist und bestimmte Übungen ein tieferes Engagement erfordern.
Vorteile:Prägnant und leicht verständlich, gut für Anfänger geschrieben, enthält nützliche Übungen und Projekte, bietet eine gute Einführung in grundlegende statistische Methoden und stellt komplexe Konzepte auf verständliche Weise dar.
Nachteile:⬤ Die Erwartungen können variieren, da es sich nur am Rande mit Statistik befasst
⬤ erfordert gute Python-Kenntnisse
⬤ einige tiefergehende theoretische Inhalte können fehlen, und einige Übungen können recht anspruchsvoll sein.
(basierend auf 6 Leserbewertungen)
Originaltitel:
Statistics Crash Course for Beginners: Theory and Applications of Frequentist and Bayesian Statistics Using Python
Inhalt des Buches:
Frequentistischer und Bayesscher Statistik-Crashkurs für Einsteiger.
Daten und Statistik sind die Kernthemen des maschinellen Lernens (ML). Die Realität sieht so aus, dass der durchschnittliche Programmierer versucht sein könnte, Statistiken mit Desinteresse zu betrachten. Aber wenn Sie die unglaublichen Möglichkeiten des maschinellen Lernens nutzen wollen, brauchen Sie ein gründliches Verständnis von Statistik. Der Grund dafür ist, dass ein Fachmann für maschinelles Lernen intelligente und schnelle Algorithmen entwickelt, die aus Daten lernen. Frequentist and Bayesian Statistics Crash Course for Beginners bietet Ihnen eine einfache Möglichkeit, Statistik schnell zu lernen. Entgegen der landläufigen Meinung ist Statistik nicht mehr die ausschließliche Domäne von promovierten Mathematikern. Es stimmt, dass sich Statistik mit Zahlen und Prozentsätzen beschäftigt. Daher kann das Thema sehr trocken und langweilig sein. Dieses Buch jedoch macht Statistik zu einem unterhaltsamen Fach. Frequentistische und Bayessche Statistik sind zwei statistische Techniken, die das Konzept der Wahrscheinlichkeit auf unterschiedliche Weise interpretieren. Die Bayes'sche Statistik wurde erstmals von Thomas Bayes in den 1770er Jahren eingeführt. Die Bayes'sche Statistik war maßgeblich an der Entwicklung von Spitzenalgorithmen beteiligt, die genaue Vorhersagen treffen. Auch nach 250 Jahren ist das Interesse an der Bayes'schen Statistik also nicht erloschen. Im Gegenteil, es hat sogar enorm zugenommen. Frequentistische Statistik ist genauso wichtig wie Bayes'sche Statistik. In der statistischen Welt ist die Häufigkeitsstatistik die beliebteste Schlussfolgerungstechnik.
Tatsächlich ist es die erste Denkschule, auf die man stößt, wenn man die Welt der Statistik betritt.
Was ist an diesem Buch anders?
AI Publishing setzt voll und ganz auf die Methodik "Learning by Doing". Wir haben große Anstrengungen unternommen, um sicherzustellen, dass Ihnen das Lernen von Statistik leicht fällt. Das Ergebnis: Sie werden auf Ihrem Lernweg nicht steckenbleiben. Dieses Buch ist nicht voll von komplexen mathematischen Konzepten und schwierigen Gleichungen. Sie werden feststellen, dass die theoretischen Aspekte der Statistik in einem angemessenen Verhältnis zu den praktischen Aspekten des Themas stehen. Das Buch erleichtert Ihnen die Lektüre, indem es Ihnen drei Arten von Boxen in verschiedenen Farben präsentiert. Diese sind: Anforderungen, Weitere Lektüre und Zeit für die Praxis. Im letzten Kapitel werden zwei Miniprojekte vorgestellt, die Ihnen ein besseres Verständnis der in den vorangegangenen acht Kapiteln behandelten Konzepte vermitteln sollen. Das wichtigste Merkmal ist, dass Sie mit dem Kauf dieses Buches sofortigen Zugang zu einer Fundgrube aller zugehörigen Lernmaterialien erhalten. Dazu gehören PDFs, Python-Codes, Übungen und Referenzen auf der Website des Verlags. Sie erhalten Zugang zu all diesem Lernmaterial ohne zusätzliche Kosten. Sie können auch die in diesem Buch verwendeten Machine Learning-Datensätze zur Laufzeit herunterladen. Alternativ können Sie auch über den Ordner Ressourcen/Datensätze auf sie zugreifen. Der Schnellkurs zur Python-Programmierung im ersten Kapitel ist besonders für Python-Neulinge eine große Hilfe. Da Sie auf alle Python-Codes und -Datensätze zugreifen können, reicht ein Computer mit Internetanschluss aus, um loszulegen.
Zu den behandelten Themen gehören:
⬤ Eine schnelle Einführung in Python für Statistik.
⬤ Einstieg in die Wahrscheinlichkeitsrechnung.
⬤ Zufallsvariablen und Wahrscheinlichkeitsverteilungen.
⬤ Deskriptive Statistik: Messung der zentralen Tendenz und Streuung.
⬤ Explorative Analyse: Datenvisualisierung.
⬤ Statistische Inferenz.
⬤ Frequentistische Inferenz.
⬤ Bayes'sche Inferenz.
⬤ Praktische Projekte.
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Weitere Daten des Buches:
| ISBN: | 9781734790160 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Taschenbuch |
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