概率與統(tǒng)計：計算機科學(xué)視角

定　價：￥139.00

作　者：	[美] 大衛(wèi)·福賽斯（David Forsyth）著，張文博，周清，楊建奎譯
出版社：	機械工業(yè)出版社
叢編項：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787111695844	出版時間：	2021-12-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	384	字數(shù)：

內(nèi)容簡介

　　本書針對計算機科學(xué)專業(yè)的本科生，旨在揭示概率和統(tǒng)計的思想。全書共分為五部分，第I部分數(shù)據(jù)集的描述，涵蓋各種描述性統(tǒng)計量（均值、標(biāo)準(zhǔn)差、方差）、一維數(shù)據(jù)集的可視化方法，以及散點圖、相關(guān)性和二維數(shù)據(jù)集的描述；第II部分概率，內(nèi)容涵蓋離散型概率、條件概率、連續(xù)型概率、Markov不等式、Chebyshev不等式及弱大數(shù)定律等；第III部分推斷，涵蓋樣本、總體、置信區(qū)間、統(tǒng)計顯著性、試驗設(shè)計、方差分析和簡單貝葉斯推斷等；第IV部分工具，涵蓋主成分分析、zui近鄰分類、樸素貝葉斯分類、K均值聚類、線性回歸、隱Markov模型等；第V部分零散的數(shù)學(xué)知識，匯總了一些有用的數(shù)學(xué)事實。

作者簡介

　　大衛(wèi)·福賽斯（David Forsyth）　曾在艾奧瓦大學(xué)任教3年，在加州大學(xué)伯克利分校任教10年，之后到伊利諾伊大學(xué)任教。他是2000、2011、2018年IEEE計算機視覺和模式識別會議（CVPR）的程序委員會共同主席，2006年CVPR和2019年IEEE國際計算機視覺會議（ICCV）的大會共同主席，2008年歐洲計算機視覺會議（ECCV）的程序委員會共同主席，而且是所有主要的計算機視覺國際會議的程序委員會成員。此外，他還在SIGGRAPH程序委員會任職了6屆。他于2006年獲得IEEE技術(shù)成就獎，并分別于2009年和2014年成為IEEE會士和ACM會士。

圖書目錄

前言
致謝
作者簡介
符號和約定
第一部分數(shù)據(jù)集的描述
第1章查看數(shù)據(jù)的第一個工具 2
1.1 數(shù)據(jù)集 2
1.2 正在發(fā)生什么？繪制數(shù)據(jù)的圖形 3
1.2.1 條形圖 5
1.2.2 直方圖 5
1.2.3 如何制作直方圖 6
1.2.4 條件直方圖 7
1.3 匯總一維數(shù)據(jù) 8
1.3.1 均值 8
1.3.2 標(biāo)準(zhǔn)差 9
1.3.3 在線計算均值和標(biāo)準(zhǔn)差 12
1.3.4 方差 13
1.3.5 中位數(shù) 13
1.3.6 四分位距 15
1.3.7 合理使用匯總數(shù)據(jù) 16
1.4 圖形和總結(jié) 16
1.4.1 直方圖的一些性質(zhì) 17
1.4.2 標(biāo)準(zhǔn)坐標(biāo)和正態(tài)數(shù)據(jù) 19
1.4.3 箱形圖 21
1.5 誰的更大？澳大利亞比薩調(diào)查 22
問題 26
編程練習(xí) 26
第2章關(guān)注關(guān)系 28
2.1 二維數(shù)據(jù)繪圖 28
2.1.1 分類數(shù)據(jù)、計數(shù)和圖表 28
2.1.2 序列 32
2.1.3 空間數(shù)據(jù)散點圖 33
2.1.4 用散點圖揭示關(guān)系 33
2.2 相關(guān) 37
2.2.1 相關(guān)系數(shù) 40
2.2.2 用相關(guān)性預(yù)測 43
2.2.3 相關(guān)性帶來的困惑 46
2.3 野生馬群中的不育公馬 47
問題 49
編程練習(xí) 51
第二部分概率
第3章概率論基礎(chǔ) 56
3.1 實驗、結(jié)果和概率 56
3.2 事件 57
3.2.1 通過計數(shù)結(jié)果來計算事件概率 58
3.2.2 事件概率 60
3.2.3 通過對集合的推理來計算概率 62
3.3 獨立性 64
3.4 條件概率 68
3.4.1 計算條件概率 69
3.4.2 檢測罕見事件是困難的 71
3.4.3 條件概率和各種獨立形式 73
3.4.4 警示例子：檢察官的謬論 74
3.4.5 警示例子：Monty Hall 問題 75
3.5 更多實例 77
3.5.1 結(jié)果和概率 77
3.5.2 事件 78
3.5.3 獨立性 78
3.5.4 條件概率 79
問題 81
第4章隨機變量與期望 86
4.1 隨機變量 86
4.1.1 隨機變量的聯(lián)合概率與條件概率87
4.1.2 只是一個小的連續(xù)概率 90
4.2 期望和期望值 92
4.2.1 期望值 92
4.2.2 均值、方差和協(xié)方差 94
4.2.3 期望和統(tǒng)計 96
4.3 弱大數(shù)定律 97
4.3.1 獨立同分布樣本 97
4.3.2 兩個不等式 98
4.3.3 不等式的證明 98
4.3.4 弱大數(shù)定律的定義 100
4.4 弱大數(shù)定律應(yīng)用 101
4.4.1 你應(yīng)該接受下注嗎 101
4.4.2 賠率、期望與博彩：文化轉(zhuǎn)向 102
4.4.3 提前結(jié)束比賽 103
4.4.4 用決策樹和期望做決策 104
4.4.5 效用 105
問題 107
編程練習(xí) 110
第5章有用的概率分布 112
5.1 離散分布 112
5.1.1 均勻分布 112
5.1.2 伯努利隨機變量 112
5.1.3 幾何分布 113
5.1.4 二項分布 113
5.1.5 多項分布 115
5.1.6 泊松分布 115
5.2 連續(xù)分布 117
5.2.1 均勻分布 117
5.2.2 貝塔分布 117
5.2.3 伽馬分布 118
5.2.4 指數(shù)分布 119
5.3 正態(tài)分布 119
5.3.1 標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布 120
5.3.2 正態(tài)分布 120
5.3.3 正態(tài)分布的特征 121
5.4 逼近參數(shù)為$N$的二項式 122
5.4.1 當(dāng)$N$取值很大時 124
5.4.2 正態(tài)化 125
5.4.3 二項分布的正態(tài)逼近 127
問題 127
編程