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本书是针对非计算机专业编写的机器学习教材，内容由浅深，使用目前流行的Python语言行描述。书中示例丰富、落地，具有较高的学习价值。 1.内容翔实，案例新颖 2.模拟实训，代码指导 3.资源丰富，便于教学
合作学习和单独学习，哪个获得的分数更高？ 小学四年级的学生可以用统计学做什么？ 车时电话与酒驾一样危险吗？ 坐飞机和车，哪种方式更安全？ 服用维生素C能否预防感冒？ 我们是不是比父母更聪明？ 钻石越重，价格就越高吗？ 什么导致全球变暖？ 你觉得统计学与现实生活毫不相关？ 其实， 统计学就在你身边。 阅读本书， 让我们启一段精彩绝伦的统计思维之旅！
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本书简明扼要地指出了现代科学研究中常见的错误统计方法，帮助你理解这些统计错误产生的原因，并且告诉你如何检查研究中隐藏的错误，如何避免这些统计错误，从而掌握正确使用统计的方法。本书可以为你提供如下帮助： 提出正确的问题，设计合理的试验，选择合适的统计分析方法，并一以贯之； 如何理解p值、显著性、无显著性、置信区间和回归； 选取恰当的样本容量，避免犯这一类错误； 报告分析结果，发布数据和源代码； 需要遵循的程序、采取的步骤和有用的分析软件。对科学家来说，阅读这本简明、有说服力的指南，可以帮助你做出正确的统计研究！对统计学家来说，请将这本书推荐给你认识的每一个人！阅读本书、了解统计中常见的错误，是迈向正确统计的首步！
初学者，趣味学习统计学，大数据背景下应用导向，生活中的统计学入门读物，工作应用中统计学的学习利刃
各行各业都在或多或少地利用概率的知识分析和解决问题。计算机科学和通信行业对概率的应用则日益精准严谨。 《EECS应用概率论》源自美国加州大学伯克利分校针对计算机和电子电气工程专业学生的一门概率课，为有一定概率基础的学生深讲解概率论的实际应用。作者精心选取了6个当前热门的科技应用——谷歌PageRank算法、路复用技术、数字路通信、追踪预测、语音识别和道路设计，并通过讲述概率论在不同应用中的作用详细介绍基础的概率知识以及概率论中的重要概念。
本书内容简明且通用性较强，以服务于学生老师。具体内容包括*事件与概率、*变量及其概率分布、*变量的联合概率分布、*变量的数字特征、大树定律与中心极限定理、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验等。
（1）本书有上机实验教学内容（SPSS软件使用）。这是目前绝大多数概率统计教材所没有的。即使有些教材中有SPSS统计软件部分，但一般所涉及的内容也都很少。（2）与传统概率论与数理统计教材相比，降低了理论篇幅，增加了应用型，尤其是缩小了 大数定律和中心极限定理 的篇幅和要求，例题也多来自于社会实际，有简单的通信、计算机及信息安全专业背景内容，易于引起学生学习兴趣。（3）理论教学内容（概率论与数理统计两部分）与作为其应用的上机实验内容（SPSS软件的使用）内容前后呼应，紧密结合。（4）适用面宽。本书克服了传统数理统计依赖于 多维*变量 的缺陷，使得删掉 多维*变量 （ch4）也可以使数理统计教学连贯行，加之软件部分的每种 统计推断 也可以独立选取作实验教学内容，所以该教材既可以将ch4和ch7作为略讲内容，从而用作 32（理论 1
参数辨识为系统参数计算提供解决手段，进而为对象的表征、分析、优化、控制等应用提供模型基础。
作者长期从事概率论与数理统计相关课程的教学科研等工作。在教学和实践工作中，充分了解概率论与数理统计的教学重点和注意事项，并出版过多本相关教材，得到市场的肯定。本书可作为高等院校理工科各专业本科生、研究生的辅导教材或复习参考书，也可作为准备报考硕士研究生考前强化复习训练的指导书．
从直观、自然的角度阐述概率 适合理工科学生门，便于自学 配套网站提供习题参考答案 本书内容丰富，除了介绍概率论的基本知识外，还介绍了矩母函数、小二乘估计、泊松过程、马尔可夫过程和贝叶斯统计等内容。书中示例丰富、图文并茂，针对每节主题设计了相应的习题，还提供了部分难题的解答，便于读者自学。 本书多年来在美国麻省理工学院、斯坦福大学、加州大学等名校被用作概率课程教材，经过课堂检验和众多师生的反馈得以不断完善，是一本在表述简洁和推理严密之间取得优美平衡的经典作品。
本书针对应用型本科教育和职业教育的特，深浅出，通俗易懂，从实际问题出发，引出基本概念，再上升到理论，特别强调了处理各种问题的思路、方法和步骤，力求做到全面并富有启发性，以便读者能够举一反三、触类旁通，拓处理问题的思路，提高解决问题的能力，
本书是作者在多年从事研究生课程“*过程及应用”教学中，对工科、理科以及经济管理领域中典型习题进行了相关收集和整理而成的。
1.基于当前最流行的深度学习框架之一——Keras，改善教材领域Keras框架知识匮乏的现状 2.统计之都爆款畅销书专家倾力造 3.提供丰富的配套资源及衍生服务 4.微课视频详细讲解重难 5.理论联系实际，提供大量实践案例与应用
本书强调概率论与数理统计的基本思想和方法，同事加强学生基本能力的培养。本书具有以下特：（1）循序渐，易读易学， 每章末配有本章小结，以及习题和参考答案。（2）注重理论联系实际，注重案例的引，并行详细的分析和讲解。
全书共分7章，主要讨论了NA序列、m-相依序列、MA(∞)序列、ARCH(1)序列误差下部分线性模型的经验似然统计推断，讨论了具有核实数据的鞅差序列误差下部分线性模型的估计和检验问题。
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