Probability and Statistics for Data Science

Probabilità e statistiche per la scienza dei dati: Matematica + R + I dati coprono le distribuzioni statistiche matematiche, la stima del valore atteso, ecc. ... ma prende abbastanza sul serio la frase Scienza dei dati nel titolo: * I set di dati reali sono ampiamente utilizzati. * Tutte le analisi dei dati sono supportate dalla codifica R. * Include molte applicazioni di Data Science, come PCA, distribuzioni di miscele, modelli di grafi casuali, modelli di Markov nascosti, regressione lineare e logistica e reti neurali. * Porta lo studente a pensare in modo critico al come e al perché della statistica e a vedere il quadro generale. * Non orientato al teorema/dimostrazione, ma i concetti e i modelli sono enunciati in modo matematicamente preciso. I prerequisiti sono il calcolo, un po' di algebra matriciale e un po' di esperienza nella programmazione. Norman Matloff è professore di informatica presso l'Università della California Davis e in precedenza è stato professore di statistica. Fa parte dei comitati editoriali del Journal of Statistical Software e di The R Journal. Il suo libro Statistical Regression and Classification: From Linear Models to Machine Learning ha ricevuto il premio Ziegel per il miglior libro recensito su Technometrics nel 2017. Ha ricevuto il Distinguished Teaching Award della sua università. . Lingua: Inglese