Pravděpodobnost pro statistiku a strojové učení: Základy a pokročilá témata

Recenze čtenářů

Recenze poskytují smíšené hodnocení knihy o teorii pravděpodobnosti. Zatímco mnozí oceňují její komplexní pokrytí a přístupnost, zejména pro nematematiky, existují značné obavy ohledně její prezentace ve formátu Kindle a její relevance pro aplikace strojového učení.

Knihu lze vřele doporučit jako komplexní příručku pro teorii pravděpodobnosti, vhodnou pro praktiky v různých oborech. Složitá témata vysvětluje intuitivně a minimalizuje použití teorie míry, takže je přístupná i pro neodborníky. Mnozí uživatelé ji považují za nepostradatelnou pro svou práci a aplikace v oblasti pravděpodobnosti.

Verze knihy pro Kindle trpí absencí obsahu a problémy s navigací, což někteří čtenáři považují za velmi frustrující. Kromě toho existují obavy ohledně významu knihy pro strojové učení, přičemž někteří recenzenti mají pocit, že navzdory svému názvu se tomuto tématu nevěnuje dostatečně.

(na základě 5 hodnocení čtenářů)

Původní název:

Probability for Statistics and Machine Learning: Fundamentals and Advanced Topics

Obsah knihy:

Kapitola 1. Přehled jednorozměrné pravděpodobnosti.

- Kapitola 2. Vícerozměrná diskrétní rozdělení. - Kapitola 3.

Vícerozměrné hustoty.

- Kapitola 4. Pokročilá teorie rozdělení.

- Kapitola 5. Vícerozměrná normální a příbuzná rozdělení. - Kapitola 6.

Teorie konečných výběrových řádů a extrémů. - Kapitola 7. Základní asymptotika a aplikace.

- Kapitola 8. Charakteristické funkce a aplikace.

- Kapitola 9. Asymptotika extrémů a řádová statistika. - Kapitola 10.

Markovovy řetězce a aplikace.

- Kapitola 11. Náhodné procházky. - Kapitola 12.

Brownův pohyb a Gaussovy procesy. - Kapitola 13. Possonovy procesy a aplikace.

- Kapitola 14. Martingaly diskrétního času a koncentrační nerovnosti. - Kapitola 15.

Metriky pravděpodobnosti. - Kapitola 16. Empirické procesy a teorie VC.

- Kapitola 17. Velké odchylky. - Kapitola 18.

Exponenciální rodina a statistické aplikace. - Kapitola 19. Simulace a Markovův řetězec Monte Carlo.

- Kapitola 20. Užitečné nástroje pro statistiku a strojové učení. - Příloha A.

Symboly, užitečné vzorce a normální tabulka.