Probabilità per la statistica e l'apprendimento automatico: Fondamenti e argomenti avanzati

Recensioni dei lettori

Le recensioni forniscono un feedback contrastante sul libro sulla teoria della probabilità. Se da un lato molti apprezzano la completezza della trattazione e l'accessibilità, soprattutto per i non matematici, dall'altro ci sono notevoli perplessità sulla sua presentazione in formato Kindle e sulla sua rilevanza per le applicazioni di apprendimento automatico.

Il libro è altamente raccomandato come riferimento completo per la teoria della probabilità, adatto ai professionisti in vari campi. Spiega argomenti complessi in modo intuitivo e riduce al minimo l'uso della teoria delle misure, rendendolo accessibile anche ai non specialisti. Molti utenti lo trovano indispensabile per il loro lavoro e per le loro applicazioni di probabilità.

La versione Kindle del libro soffre della mancanza di un indice e di problemi di navigazione, che alcuni lettori trovano estremamente frustranti. Inoltre, ci sono dubbi sulla rilevanza del libro per l'apprendimento automatico: alcuni recensori ritengono che il libro non sia all'altezza dell'argomento, nonostante il titolo.

(basato su 5 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Probability for Statistics and Machine Learning: Fundamentals and Advanced Topics

Contenuto del libro:

Capitolo 1. Ripasso della probabilità univariata.

- Capitolo 2. Distribuzioni discrete multivariate. - Capitolo 3.

Densità multidimensionali.

- Capitolo 4. Teoria della distribuzione avanzata.

- Capitolo 5. Distribuzioni normali multivariate e distribuzioni correlate. - Capitolo 6.

Teoria dei campioni finiti della statistica degli ordini e degli estremi. - Capitolo 7. Asintotica essenziale e applicazioni.

- Capitolo 8. Funzioni caratteristiche e applicazioni.

- Capitolo 9. Asintotica degli estremi e ordine statistico. - Capitolo 10.

Catene di Markov e applicazioni.

- Capitolo 11. Cammini casuali. - Capitolo 12.

Moto browniano e processi gaussiani. - Capitolo 13. Processi di Posson e applicazioni.

- Capitolo 14. Martingale del tempo discreto e disuguaglianze di concentrazione. - Capitolo 15.

Metriche della probabilità. - Capitolo 16. Processi empirici e teoria VC.

- Capitolo 17. Grandi deviazioni. - Capitolo 18.

La famiglia esponenziale e le applicazioni statistiche. - Capitolo 19. Simulazione e catena di Markov Monte Carlo.

- Capitolo 20. Strumenti utili per la statistica e l'apprendimento automatico. - Appendice A.

Simboli, formule utili e tabella normale.