Leserbewertungen
Zusammenfassung:Das Buch hat gemischte Kritiken erhalten. Die Nutzer loben die klaren Erklärungen der statistischen Methoden für maschinelles Lernen, kritisieren aber die mangelnde Tiefe der statistischen Theorie und der Beispiele. Einige fanden es hilfreich für Anfänger, während andere der Meinung waren, dass es seinen Preis nicht wert ist.
Vorteile:⬤ Erklärt anschaulich statistische Verfahren für das maschinelle Lernen.
⬤ Hilfreiche Python-Code-Beispiele.
⬤ Gut für Anfänger mit einigen Vorkenntnissen.
⬤ Deckt eine breite Palette von Themen in prägnanter Weise ab.
⬤ Es fehlen detaillierte Erklärungen in den Statistik-Kapiteln.
⬤ Einige Formeln können falsch oder irreführend sein.
⬤ Nicht geeignet für diejenigen, die einen umfassenden Leitfaden mit vielen Beispielen suchen.
⬤ Für den angebotenen Inhalt überteuert.
(basierend auf 4 Leserbewertungen)
Originaltitel:
Statistics for Machine Learning: Implement Statistical methods used in Machine Learning using Python (English Edition)
Inhalt des Buches:
Ein praktischer Leitfaden, der Ihnen helfen wird, die statistischen Grundlagen jedes Problems des maschinellen Lernens zu verstehen.
Hauptmerkmale
⬤ Entwickeln Sie ein konzeptionelles und mathematisches Verständnis von Statistik.
⬤ Erhalten Sie einen Überblick über statistische Anwendungen in Python.
⬤ Lernen Sie, wie man Hypothesentests in der Statistik durchführt.
⬤ Verstehen, warum Statistik beim maschinellen Lernen wichtig ist.
⬤ Lernen Sie, wie man Daten in Python verarbeitet.
Beschreibung
Dieses Buch befasst sich ausführlich mit statistischen Konzepten und ihren Anwendungen in Python. Das Buch beginnt mit einer Einführung in die Statistik und behandelt dann einige grundlegende Konzepte der deskriptiven Statistik wie Mittelwert, Median, Modus usw. Anschließend werden Sie das Konzept der Wahrscheinlichkeit erforschen und verschiedene Arten von Wahrscheinlichkeitsverteilungen betrachten. Als Nächstes werden Sie sich mit Parameterschätzungen für die unbekannten Parameter in der Grundgesamtheit befassen und die Zufallsvariablen im Detail betrachten, die in der Statistik zur Speicherung der Ergebnisse eines Experiments verwendet werden. Anschließend werden Sie sich mit einem der wichtigsten Bereiche der Statistik befassen - der Hypothesenprüfung - und verschiedene Arten von Tests zur Überprüfung unserer Hypothesen untersuchen. Der letzte Teil des Buches befasst sich mit der Verarbeitung von Daten mit Python, einigen Elementen der nichtparametrischen Statistik und schließlich mit einer Einführung in das maschinelle Lernen.
(Was Sie lernen werden)
⬤ Verstehen Sie die Grundlagen der Statistik.
⬤ Mehr über deskriptive Statistik erfahren.
⬤ Verstehen und Erlernen fortgeschrittener Statistiktechniken.
⬤ Lernen, wie man statistische Konzepte in Python anwendet.
⬤ Wichtige Python-Pakete für Statistik und maschinelles Lernen kennenlernen.
Für wen ist dieses Buch gedacht?
Dieses Buch richtet sich an alle, die Statistik und ihre Anwendung im maschinellen Lernen verstehen wollen. Dieses Buch wird Ihnen helfen, die Mathematik hinter den statistischen Konzepten und die Anwendungen mit der Sprache Python zu verstehen. Gute Kenntnisse der Sprache Python werden vorausgesetzt.
Inhaltsverzeichnis
1. Einführung in die Statistik.
2. Deskriptive Statistik.
3. Wahrscheinlichkeitsrechnung.
4. Zufallsvariablen.
5. Parameter-Schätzungen.
6. Hypothesenprüfung.
7. Varianzanalyse.
8. Regression.
9. Nichtparametrische Statistik.
10. Datenanalyse mit Python.
11. Einführung in maschinelles Lernen.
Über die Autoren
Himanshu Singh ist ein AI Technology Lead bei Legato Healthcare (An Anthem Inc. Company). Er hat rund 7 Jahre Erfahrung im Bereich des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz. Himanshu ist Autor von drei Büchern über maschinelles Lernen und ist Trainer aus Leidenschaft. Er ist Gastdozent an verschiedenen Instituten wie Narsee Monjee Institute of Management Studies, IMT, Vignana Jyothi Institute of Management.
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Weitere Daten des Buches:
| ISBN: | 9789388511971 |
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| Einband: | Taschenbuch |
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