吴喜之,北京大学数学力学系学士,美国北卡罗来纳大学教堂山分校(UNC-Chapel Hill)统计系博士。中国人民大学统计学院教授,博士生导师。曾在美国加利福尼亚大学戴维斯分校(UC-Davis)、北卡罗来纳大学教堂山分校(UNC-Chapel Hill)、北卡罗来纳大学夏洛特分校(UNC-Charlotte)、加利福尼亚大学伯克利分校(UC-Berkeley)、南开大学、中国人民大学、北京大学、中山大学、四川大学等十余所著名学府执教。
本书通过大量例子,用简单明了的语言介绍了传统统计学的所有基本概念及方法。 书中还专门用一章的内容来介绍非常重要而实用的机器学习的回归分及类方法。本书采用的计算机语言是多年来在国际上使用排名第一的免费开源软件—r。读者在学完本书之后,能够准确理解统计最重要的基本概念,并能用计算机处理各种数据。
为了学习机器学习就想复习一下统计学的知识 吴老爷子的这本书很薄,基于R语言的,100多页,3-4天就看完了,前面的基础讲的还可以,用了大量的图和案例来讲解一些概念,我终于知道了什么是分布 (distribute), 代码没怎么看,就画了一个直方图就再也没有写过代码。每个概念都有...
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