Statistics for Machine Learning

出版者:Packt Publishing

作者:Pratap Dangeti

页数:311

出版时间:2017-7-21

价格:GBP 41.99

装帧:Paperback

isbn号码:9781788295758

具体描述

Key Features

Learn about the statistics behind powerful predictive models with p-value, ANOVA, F-statistics.Implement statistical computations programmatically for supervised and unsupervised learning through K-means clustering.Master the statistical aspect of machine learning with the help of this example-rich guide in R & Python.

Book Description

Complex statistics in machine learning worries a lot of developers. Knowing statistics helps in building strong machine learning models that are optimized for a given problem statement. This book will teach you all it takes to perform complex statistical computations required for machine learning. You will gain information on statistics behind supervised learning, unsupervised learning, reinforcement learning, and more. You will see real-world examples that discuss the statistical side of machine learning and make you comfortable with it. You will come across programs for performing tasks such as model, parameters fitting, regression, classification, density collection, working with vectors, matrices, and more.By the end of the book, you will understand concepts of required statistics for Machine Learning and will be able to apply your new skills to any sort of industry problems.

What you will learn

Understanding Statistical & Machine learning fundamentals necessary to build modelsUnderstanding major differences & parallels between statistics way of solving problem & machine learning way of solving problemKnow how to prepare data and "feed" the models by using the appropriate machine learning algorithms from the adequate R & Python packagesAnalyze the results and tune the model appropriately to his or her own predictive goalsUnderstand concepts of required statistics for Machine LearningDraw parallels between statistics and machine learningUnderstand each component of machine learning models and see impact of changing them

作者简介

About the Author

Pratap Dangeti develops machine learning & deep learning solutions for structured, images & text data at leading software industry in Bangalore. He got rich experience in both analytics & data science .He received his Master's degree from IIT Bombay in Industrial Engineering & Operations Research Program. He is Artificial Intelligence enthusiast, in leisure times he likes to read next gen technologies & innovative methodologies to help humanity with day to day life.

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用户评价

我是一名在校的数学系学生，我对概率论、数理统计以及高等代数都有着深入的学习。在我的学习过程中，我一直对机器学习领域非常感兴趣，并希望能够将我在数学方面的知识应用于这个充满活力的领域。然而，很多关于机器学习的书籍都过于侧重于算法的实现细节，或者仅仅是泛泛地提及一些统计学概念，而缺乏系统性的、深入的讲解。这本《Statistics for Machine Learning》的出现，正好填补了我的这一需求。作者在书中对统计学的理解非常深刻，并且能够以一种非常新颖和独特的方式，将这些经典统计学概念与现代机器学习技术相结合。我特别欣赏他在讲解“最大似然估计”和“贝叶斯估计”时，不仅阐述了它们的基本原理，更重要的是，深入分析了它们在不同机器学习模型中的应用，以及它们之间的联系和区别。这部分内容让我对模型参数的估计有了更深刻的理解。书中关于“信息论”在机器学习中的应用也让我耳目一新。作者详细解释了熵、互信息、KL散度等概念，并且展示了它们如何被用于特征选择、模型评估和生成模型。这让我看到了统计学在机器学习中更深层次的应用。此外，作者对于“偏差-方差权衡”的讲解也给了我很多启发。他从统计学的角度，将模型误差分解为偏差、方差和噪声三部分，并且详细阐述了如何通过不同的模型选择和正则化策略来优化这个权衡。这种深度分析让我能够更科学地评估模型的优劣，并做出更明智的模型选择。这本书的写作风格非常专业且严谨，同时又保持了良好的可读性，让我能够在学习过程中不断获得新的启发。它不仅仅是一本关于统计学在机器学习中应用的指南，更是一本能够激发我深入思考和探索的“理论宝库”。

作为一名初学者，我一直觉得机器学习是一个非常神秘的领域，各种算法听起来都非常复杂，而且很多关于模型性能评估和选择的说法让我感到困惑。我尝试过阅读一些机器学习的入门书籍，但很多都直接跳到代码实现，对于背后的数学原理，尤其是统计学知识，讲解得不够清晰，让我难以理解。这本《Statistics for Machine Learning》是我在学习机器学习过程中遇到的“救星”！作者以一种非常友好的方式，将抽象的统计学概念与机器学习中的实际问题联系起来。我特别喜欢书中关于“概率”和“期望”的讲解，作者用非常生动的生活化例子，比如抛硬币、抽奖等等，来帮助我理解这些基本概念。而且，作者很巧妙地将这些统计概念与机器学习中的实际问题联系起来。例如，在讲解“分类模型”时，作者就详细地解释了准确率、精确率、召回率等评价指标的统计学含义，以及它们如何帮助我们判断模型的优劣。书中关于“回归模型”的讲解也让我印象深刻，我第一次明白了“最小二乘法”的统计学原理，以及它如何被用于拟合数据。让我特别惊喜的是，这本书还让我了解了“模型选择”和“特征工程”的重要性。作者通过讲解“偏差-方差权衡”和“正则化”等概念，帮助我理解了为什么我们需要选择合适的模型，以及如何通过特征工程来提高模型的性能。这本书的语言风格非常流畅，他善于使用比喻和类比，将复杂的统计学概念解释得生动有趣，让我在学习的过程中不会感到枯燥乏味。总而言之，这本书为我打开了机器学习的“统计之门”，它不仅帮助我打下了坚实的统计学基础，更重要的是，它让我对机器学习的理解上升到了一个新的高度，从一个“调包侠”变成了一个真正理解算法原理的“思考者”。

我是一名对人工智能领域充满热情，但背景相对传统的社会科学研究者。在我的研究工作中，我经常需要处理大量的数据，并且试图从中发现规律和预测趋势。近年来，我注意到机器学习在很多领域都取得了令人瞩目的成就，并且我也希望能够将这些先进的技术应用于我的研究中。然而，我的统计学基础相对薄弱，对于很多机器学习模型背后的数学原理，尤其是概率论和统计推断方面的知识，感到比较困惑。这本《Statistics for Machine Learning》恰好满足了我的这一需求。作者以一种非常易于理解的方式，将抽象的统计概念与实际的机器学习应用联系起来。我尤其喜欢书中关于“假设检验”的讲解，它帮助我理解了如何判断一个研究结果是否具有统计学意义，以及如何避免犯“第一类错误”（False Positive）和“第二类错误”（False Negative）。这些知识对于我设计实验和解释研究结果至关重要。书中关于“回归分析”的讲解也让我印象深刻。作者不仅解释了线性回归的基本原理，还深入探讨了如何处理非线性关系、多重共线性等问题，并且详细说明了这些概念在特征工程和模型解释中的重要性。更令我惊喜的是，这本书还介绍了一些与我的研究领域相关的机器学习应用，比如在自然语言处理中的文本分类和情感分析，以及在时间序列分析中的预测模型。作者用非常生动和贴切的例子，展示了统计学在这些领域的应用，让我对机器学习的潜力有了更深的认识。这本书的语言风格非常平实且清晰，作者善于使用类比和比喻，将复杂的概念变得容易理解，让我在学习的过程中不会感到枯燥乏味。它不仅为我打开了机器学习的大门，更重要的是，它为我提供了一个将统计学知识与我的研究相结合的“工具箱”，让我能够更自信地探索数据，发现新的洞见。

作为一名独立研究者，我对机器学习领域的最新进展保持着高度的关注，并且乐于探索各种新颖的技术和理论。我的背景是应用数学，对统计学有着扎实的掌握，但这并不意味着我对机器学习中的统计应用已经完全理解。许多新兴的机器学习技术，如深度学习、强化学习，它们在统计学基础方面的体现往往更加微妙和复杂。我一直希望找到一本能够连接经典统计学与现代机器学习的桥梁书籍，能够帮助我理解那些隐藏在复杂算法背后的统计学原理。这本《Statistics for Machine Learning》正是这样一本让我惊喜连连的书。作者在开篇就以一种非常独特的方式，将统计学的核心思想与机器学习中的各种问题紧密结合，比如特征工程、模型选择、性能评估等等。我特别欣赏他在讲解“信息论”在机器学习中的应用，比如熵、互信息等概念，作者不仅解释了它们的基本定义，更重要的是，阐述了它们是如何被用于特征选择、决策树构建以及模型压缩的。这部分内容对我来说是全新的视角，让我看到了统计学在机器学习中更深层次的应用。此外，书中对于“因果推断”的探讨也让我耳目一新。我一直认为，在机器学习中，我们常常是在寻找相关性，而非因果性，而本书则深入探讨了如何利用统计学的方法来尝试建立因果模型，以及这在理解模型行为、进行干预性分析中的重要性。作者对于“正则化”的讲解也给了我很多启发。他从统计学的角度，将L1和L2正则化解释为对模型参数施加的先验分布，这使得我能更深入地理解它们如何防止过拟合，并促使模型产生稀疏性。这本书的叙述方式非常专业且严谨，但同时又保持了良好的可读性，让我能够从中获得丰富的理论知识和实践指导。它不仅仅是一本介绍统计学在机器学习中应用的指南，更是一本能够激发我深入思考和探索的“工具书”，让我对未来机器学习的研究方向有了更清晰的认知。

我是一名软件工程师，最近开始涉足数据科学和机器学习领域，但我的背景主要是计算机科学，对统计学了解非常有限。在开始学习机器学习之前，我阅读了几本关于Python机器学习库的入门书籍，但很快就发现，一旦涉及到模型性能的评估、超参数的调优，或者对模型结果进行解释时，我就会感到力不从心。那些书中对于“p值”、“置信区间”、“方差-偏差权衡”之类的概念，往往只是简单带过，没有深入讲解其背后的统计学原理。我一直希望找到一本能够系统地、循序渐进地讲解机器学习所需的统计学知识的书籍，并且能够避免过于晦涩的数学语言，让非统计学专业背景的读者也能轻松理解。而这本《Statistics for Machine Learning》恰恰满足了我的需求。这本书的组织结构非常合理，它从最基础的概率论和描述性统计开始，逐步深入到推断性统计、假设检验、回归分析等核心概念。让我印象深刻的是，作者在讲解每个统计概念时，都会立刻将其与机器学习中的具体应用场景联系起来。例如，在介绍中心极限定理时，作者并没有止步于定理本身的表述，而是详细解释了为什么它在很多机器学习模型中如此重要，比如它解释了为什么样本均值会近似服从正态分布，以及这对参数估计和假设检验的意义。此外，书中对于贝叶斯统计的讲解也让我耳目一新。我之前对贝叶斯方法一直感到有些神秘，觉得它和频率派统计有着根本性的不同，但通过这本书，我明白了贝叶斯方法是如何将先验知识融入模型，以及它在处理不确定性方面的优势，特别是在一些小样本或需要不断更新模型的情况下。这本书的语言风格也非常亲切，作者善于用生活化的例子来阐释抽象的统计概念，比如用抛硬币的频率来解释概率，用不同人的身高分布来解释正态分布。这种方式极大地降低了学习门槛，让我能够快速进入状态，并且保持高度的学习兴趣。总而言之，这本书是我进入数据科学领域的“催化剂”，它不仅填补了我统计学知识的空白，更重要的是，它让我看到了统计学在机器学习中的强大力量，为我后续的学习打下了坚实的基础。

这本《Statistics for Machine Learning》简直是我近期阅读体验中最令人惊喜的一本！作为一名在机器学习领域摸爬滚打了一段时间的从业者，我一直觉得我在数学理论基础方面，特别是统计学部分，存在着一些模糊甚至是不够扎实的认知。我参加过很多线上课程，也读过一些相关的论文，但总感觉隔靴搔痒，缺乏一种系统性的、能够融会贯通的理解。直到我翻开这本书，我才明白之前我遇到的问题出在哪里。作者在开篇就以一种非常引人入胜的方式，将抽象的统计概念与我们日常接触到的机器学习任务紧密联系起来，比如模型评估、特征选择、数据预处理等等。他并没有一开始就抛出一堆复杂的公式和证明，而是通过生动的生活化比喻和易于理解的例子，逐步引导读者进入统计学的世界。我尤其喜欢书中对于各种统计分布的讲解，它不仅仅是罗列这些分布的性质，而是深入剖析了它们在机器学习中出现的具体场景，以及为什么这些分布如此重要。比如，在讲到概率分布时，作者就详细阐述了泊松分布如何用于预测计数型数据（如用户点击次数），正态分布如何成为许多机器学习算法的假设基础（如线性回归中的残差），以及指数分布在处理生存分析中的作用。这种“知其所以然”的讲解方式，让我对统计学不再是停留在“记住公式”的层面，而是真正理解了其内在的逻辑和应用价值。而且，书中的案例选择都非常贴近实际，从预测用户流失到推荐系统中的协同过滤，再到图像识别中的特征提取，几乎涵盖了机器学习的各个热门领域。在阅读过程中，我常常会停下来，回想自己之前在这些项目中遇到的困难，然后恍然大悟，原来是统计学上的某个概念没有理解到位。这本书真正做到了“授人以渔”，让我不再需要死记硬背各种模型的数学原理，而是能够通过扎实的统计学基础，去理解和推导这些模型，甚至创造出更适合特定问题的解决方案。它就像一把金钥匙，为我打开了通往更深层次机器学习理解的大门，让我对未来的学习和研究充满了信心。

作为一名曾经在统计系度过了四年时光的学生，我对数据分析和概率模型有着深厚的兴趣。毕业后，我进入了金融行业，主要从事量化分析方面的工作。虽然我的日常工作离不开统计学，但近年来，随着人工智能和机器学习的蓬勃发展，我发现传统金融统计方法在处理海量、高维度、非线性数据方面存在一定的局限性。我一直想了解机器学习是如何利用统计学原理来解决这些问题的，同时也想将我在统计学方面的知识迁移到机器学习领域。我尝试过阅读一些关于机器学习的书籍，但很多都过于注重算法的实现细节，对背后的统计学解释不足。直到我遇到了这本《Statistics for Machine Learning》，我才找到了真正符合我需求的“桥梁”。这本书的作者对于统计学知识的掌握非常扎实，而且他能够以一种非常新颖的角度来解读这些经典统计概念在机器学习中的应用。我特别欣赏他在讲解模型评估指标时，不仅列举了准确率、召回率、F1分数等，更深入地分析了这些指标背后的统计学含义，以及它们如何反映模型的泛化能力和鲁棒性。例如，在讨论混淆矩阵时，作者就详细阐述了假阳性（False Positive）和假阴性（False Negative）的统计学含义，以及它们对不同应用场景（如疾病诊断）的重要性。此外，书中对于偏差-方差分解（Bias-Variance Decomposition）的讲解也让我茅塞顿开。我一直知道模型过拟合和欠拟合的问题，但通过这本书，我才真正理解了这种分解是如何从统计学的角度来解释模型性能的，以及如何通过调整模型复杂度、正则化等方法来平衡偏差和方差。作者还探讨了统计学习理论中的一些核心概念，如PAC（Probably Approximately Correct）学习理论，虽然这部分内容可能稍显理论化，但作者通过简洁的语言和直观的例子，将其与实际机器学习模型构建联系起来，让我对模型的理论边界有了更深的认识。这本书不仅帮助我巩固和深化了统计学知识，更重要的是，它为我提供了一个全新的视角来看待机器学习，让我能够更深入地理解各种算法的内在机制，并能够更有效地进行模型选择和调优。

我是一名对数据分析和机器学习充满好奇心的在校大学生，主修的是计算机科学。虽然我的专业课程中涉及了一些算法和数据结构，但在实际应用机器学习解决问题时，我常常感觉自己缺乏理论深度，尤其是在理解模型的数学原理和评估模型性能方面。我曾尝试阅读一些机器学习的入门教程，但很多都直接跳到了各种算法的实现，对于为什么这些算法有效，以及如何衡量它们的优劣，解释得不够清楚。我渴望找到一本能够系统地介绍机器学习背后统计学原理的书籍，并且语言风格要通俗易懂，能够让我这个初学者也能接受。这本《Statistics for Machine Learning》正是我的不二之选！作者以一种非常循序渐进的方式，从概率论的基础知识开始，逐步引导读者进入更复杂的统计概念。我尤其喜欢书中关于“随机变量”和“概率分布”的讲解，作者并没有简单地给出定义，而是通过很多生活中的例子，比如抛硬币、测量身高、预测天气等，来帮助我们理解这些抽象的概念。而且，作者很巧妙地将这些统计概念与机器学习中的实际问题联系起来。例如，在讲解“最大似然估计”（Maximum Likelihood Estimation）时，作者就详细地解释了它在参数估计中的作用，以及为什么它是许多机器学习模型（如逻辑回归）的基础。书中对于“假设检验”的讲解也让我印象深刻，我第一次明白了“p值”的真正含义，以及它在判断模型是否显著方面的作用。这本书还让我了解了“方差-偏差权衡”这个非常重要的概念，它帮助我理解了为什么模型会过拟合或欠拟合，以及如何通过正则化等方法来解决这些问题。作者的语言风格非常流畅，他善于使用比喻和类比，将复杂的统计学概念解释得生动有趣，让我在学习的过程中不会感到枯燥乏味。总而言之，这本书为我打开了机器学习的“数学之门”，它不仅帮助我打下了坚实的统计学基础，更重要的是，它让我对机器学习的理解上升到了一个新的高度，从一个“调包侠”变成了一个真正理解算法原理的“思考者”。

我是一名在数据分析领域工作多年的专业人士，虽然我熟练掌握各种数据分析工具和技术，但随着机器学习的兴起，我发现自己需要更深入地理解模型背后的统计学原理，以便更有效地构建和解释模型。我曾尝试阅读一些机器学习的算法书籍，但很多都偏重于代码实现，对于统计学基础的讲解显得比较零散，难以形成系统性的认知。这本《Statistics for Machine Learning》的出现，正好填补了我的这一需求。我尤其喜欢书中关于“概率分布”的讲解，作者并没有简单地罗列各种分布的公式，而是深入分析了它们在机器学习中的实际应用场景。例如，在讲解“高斯混合模型”（Gaussian Mixture Model）时，作者就详细阐述了它如何被用于聚类和密度估计，以及它与概率分布的紧密联系。书中关于“贝叶斯方法”的讲解也让我受益匪浅。我一直对贝叶斯推断感到好奇，而这本书以非常清晰的方式解释了贝叶斯定理是如何被应用于模型参数的估计和不确定性量化的，并且展示了它在机器学习中的强大力量，尤其是在处理小样本数据和在线学习场景时。作者对“方差-偏差权衡”的讲解也让我对模型性能有了更深刻的理解。他从统计学的角度，将模型误差分解为偏差、方差和噪声三部分，并且详细阐述了如何通过不同的模型选择和正则化策略来优化这个权衡。这种深度分析让我能够更科学地评估模型的优劣，并做出更明智的模型选择。这本书的写作风格非常专业且严谨，但同时又保持了良好的可读性，让我能够在学习过程中不断获得新的启发。它不仅仅是一本关于统计学在机器学习中应用的教材，更是一本能够帮助我提升数据分析能力和模型构建水平的“修炼秘籍”。

我是一名拥有多年从业经验的软件架构师，近年来，随着人工智能和机器学习技术的飞速发展，我开始关注如何将这些技术集成到现有的系统中，并提升系统的智能化水平。然而，在深入研究的过程中，我发现很多关于机器学习的资料都过于关注算法的实现和应用，而对支撑这些算法的统计学基础讲解得不够深入和系统。我迫切需要一本能够提供扎实统计学理论支撑，同时又能与机器学习实践紧密结合的书籍。这本《Statistics for Machine Learning》正是这样一本让我眼前一亮的书。作者在书中将统计学的核心概念，如概率论、参数估计、假设检验、回归分析等，与机器学习中的各种任务，如模型评估、特征选择、超参数调优等，进行了非常精妙的结合。我尤其欣赏他在讲解“方差-偏差权衡”时，从统计学的角度深入剖析了模型泛化能力的关键，并且详细阐述了如何通过正则化、交叉验证等技术来优化这一权衡。这让我对模型过拟合和欠拟合有了更深层次的理解。书中关于“信息论”在机器学习中的应用也给我带来了很多启发。作者详细解释了熵、互信息、KL散度等概念，并且展示了它们如何被用于特征选择、决策树构建和模型压缩。这让我看到了统计学在机器学习中更广泛和深入的应用。此外，作者对“贝叶斯统计”的讲解也让我对模型的不确定性量化有了新的认识。他清晰地阐述了贝叶斯定理是如何被应用于模型参数的估计和预测，并且展示了它在处理小样本数据和动态更新模型方面的优势。这本书的写作风格非常专业且严谨，同时又保持了良好的可读性，让我能够在学习过程中不断获得新的启发。它不仅仅是一本关于统计学在机器学习中应用的指南，更是一本能够帮助我提升系统智能化水平的“理论基石”，让我能够更自信地设计和实现智能化的软件解决方案。