Statistica per l'apprendimento automatico: Implementare i metodi statistici usati nel Machine Learning usando Python (English Edition)

Recensioni dei lettori

Il libro ha ricevuto recensioni contrastanti: gli utenti ne hanno lodato le spiegazioni chiare dei metodi statistici per l'apprendimento automatico, ma ne hanno criticato la mancanza di profondità nella teoria statistica e negli esempi. Alcuni lo hanno trovato utile per i principianti, mentre altri hanno ritenuto che non valesse il prezzo.

⬤ Spiega chiaramente le tecniche statistiche per l'apprendimento automatico.
⬤ Esempi utili di codice Python.
⬤ Buono per i principianti con qualche conoscenza preliminare.
⬤ Copre un'ampia gamma di argomenti in modo conciso.

⬤ Mancano spiegazioni dettagliate nei capitoli di statistica.
⬤ Alcune formule possono essere errate o fuorvianti.
⬤ Non è adatto a chi cerca una guida completa con molti esempi.
⬤ Considerato eccessivamente costoso per il contenuto fornito.

(basato su 4 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Statistics for Machine Learning: Implement Statistical methods used in Machine Learning using Python (English Edition)

Contenuto del libro:

Una guida pratica che vi aiuterà a comprendere i fondamenti statistici di qualsiasi problema di apprendimento automatico.

Caratteristiche principali

⬤ Sviluppare una comprensione concettuale e matematica della statistica.

⬤ Avere una panoramica delle applicazioni statistiche in Python.

⬤ Imparare a eseguire test di ipotesi in statistica.

⬤ Capire perché la statistica è importante nel Machine Learning.

⬤ Imparare a elaborare i dati in Python.

Descrizione

Questo libro tratta in dettaglio i concetti statistici e le loro applicazioni in Python. Il libro inizia con un'introduzione alla statistica e passa a trattare alcuni concetti di base della statistica descrittiva, come media, mediana, modalità, ecc. Si esplorerà poi il concetto di probabilità e si analizzeranno i diversi tipi di distribuzioni di probabilità. In seguito, si analizzeranno le stime dei parametri sconosciuti presenti nella popolazione e si analizzeranno in dettaglio le variabili casuali, utilizzate per salvare i risultati di un esperimento in statistica. Esplorerete poi uno dei campi più importanti della statistica, quello dei test d'ipotesi, ed esplorerete i vari tipi di test utilizzati per verificare le nostre ipotesi. L'ultima parte del libro si concentrerà su come elaborare i dati utilizzando Python, su alcuni elementi di statistica non parametrica e, infine, su un'introduzione al Machine Learning.

Che cosa imparerete?

⬤  Comprendere le basi della statistica.

⬤  Conoscere meglio la statistica descrittiva.

⬤  Comprendere e apprendere le tecniche statistiche avanzate.

⬤  Imparare ad applicare i concetti statistici in Python.

⬤  Comprendere importanti pacchetti Python per la statistica e l'apprendimento automatico.

Per chi è questo libro?

Questo libro è rivolto a tutti coloro che desiderano comprendere la statistica e il suo utilizzo nel Machine Learning. Questo libro vi aiuterà a comprendere la matematica alla base dei concetti statistici e le applicazioni con il linguaggio Python. Una conoscenza pratica del linguaggio Python è un prerequisito.

Indice dei contenuti

1. Introduzione alla statistica.

2. Statistica descrittiva.

3. Probabilità.

4. Variabili casuali.

5. Stima dei parametri.

6. Test di ipotesi.

7. Analisi della varianza.

8. Regressione.

9. Statistica non parametrica.

10. Analisi dei dati con Python.

11. Introduzione al Machine Learning.

Informazioni sugli autori

Himanshu Singh è un AI Technology Lead presso Legato Healthcare (una società di Anthem Inc.). Ha circa 7 anni di esperienza nel campo dell'apprendimento automatico e dell'intelligenza artificiale. Himanshu è autore di tre libri sul Machine Learning ed è un formatore per passione. È docente ospite di vari istituti come il Narsee Monjee Institute of Management Studies, l'IMT, il Vignana Jyothi Institute of Management.

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