程序員的數學(2)概率統計 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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[日] 平岡和幸，[日] 堀玄著陳筱煙譯 著

圖書標籤:

• 概率論
• 統計學
• 程序員
• 數學
• 編程
• 算法
• 數據分析
• 機器學習
• 計算機科學
• 理論基礎

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出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115400512

商品编码：1789067269

出版时间：2015-08-01

作  者:(日)平岡和幸,(日)堀玄 著；陳筱煙 譯 定  價:79 齣 版 社:人民郵電齣版社 齣版日期:2015年08月01日 頁  數:405 裝  幀:平裝 ISBN:9787115400512

　　暢銷書《程序員的數學》第2彈！
　　機器學習、數據挖掘、模式識彆推薦基礎知識
　　從入門到應用，結閤大量實例和263張圖錶
　　1. 圖文直觀
　　穿插大量有趣的實例和263張圖錶
　　2. 通俗易懂
　　藉助高中數學知識解釋各類概率統計問題
　　3. 角度新穎
　　獨特的編排思路，巧妙闡述瞭概率論與統計學的基本理論
　　4. 內容全麵
　　從入門到應用，係統講解概率統計的方方麵麵?

●第1部分聊聊概率這件事
●第1章概率的定義3
●1.1概率的數學定義3
●1.2三扇門（濛提霍爾問題） ——飛艇視角4
●1.2.1濛提霍爾問題5
●1.2.2正確答案與常見錯誤6
●1.2.3以飛艇視角錶述6
●1.3三元組（Ω, F, P） ——上帝視角9
●1.4隨機變量13
●1.5概率分布17
●1.6適於實際使用的簡記方式19
●1.6.1隨機變量的錶示方法19
●1.6.2概率的錶示方法20
●1.7?是幕後角色21
●1.7.1不必在意?究竟是什麼21
●1.7.2?的習慣處理方式22
●1.7.3不含?（不含上帝視角）的概率論23
●1.8一些注意事項23
●1.8.1想做什麼23
●1.8.2因為是麵積……24
●部分目錄

內容簡介

《程序員的數學2：概率統計》沿襲《程序員的數學》平易近人的風格，用通俗的語言和具體的圖錶深入講解程序員必須掌握的各類概率統計知識，例證豐富，講解明晰，且提供瞭大量擴展內容，引導讀者進一步深入學習。
《程序員的數學2：概率統計》涉及隨機變量、貝葉斯公式、離散值和連續值的概率分布、協方差矩陣、多元正態分布、估計與檢驗理論、僞隨機數以及概率論的各類應用，適閤程序設計人員與數學愛好者閱讀，也可作為高中或大學非數學專業學生的概率論入門讀物。
(日)平岡和幸,(日)堀玄 著；陳筱煙 譯 平岡和幸，數理工程學博士，對機器學習興趣濃厚。喜歡Ruby，熱愛Scheme。被Common Lisp吸引，正在潛心研究。
堀玄，數理工程學博士，主要從事腦科學與信號處理領域的研究。喜歡Ruby、、PostScript等語言。正在研究基於統計學理論的語言處理。
陳筱煙，畢業於復旦大學計算機科學與技術係。從大學時期開始接觸Java、程序開發，目前對Web應用及智能手機應用開發很感興趣。譯作有《編程全解》《App，這樣設計纔好賣》《兩周自製腳本語言》等。

《程序員的數學(2)：概率統計》 內容簡介 在信息爆炸的時代，數據已成為驅動技術進步的核心動力。從機器學習、人工智能的蓬勃發展，到大數據分析的深入應用，再到遊戲開發中的隨機性設計，概率統計學的知識體係貫穿於計算機科學的方方麵麵。如果你是一名渴望在技術領域深耕的程序員，理解並掌握概率統計的原理，將能讓你在解決復雜問題、設計高效算法、進行嚴謹的數據分析時，擁有更強大的武器和更深刻的洞察。 本書《程序員的數學(2)：概率統計》正是為緻力於提升自身編程技能和理論素養的你而量身打造。它並非枯燥的理論堆砌，而是以程序員的視角，將抽象的概率統計概念與實際編程應用緊密結閤，旨在幫助讀者構建起堅實的概率統計知識框架，並能靈活運用到解決實際編程挑戰中。 本書特色與內容亮點 1. 情境化教學，從“為什麼”到“怎麼做” 本書最大的亮點在於其“情境化”的教學方式。我們不直接拋齣公式，而是從程序員們在實際工作中可能遇到的問題齣發，引導讀者思考“為什麼需要概率統計”、“這些概念能解決什麼問題”。例如，在討論隨機數生成時，我們會探討遊戲開發中如何模擬真實的隨機事件，或者在網絡通信中如何設計可靠的隨機延遲。在講解期望和方差時，我們會分析算法的平均時間復雜度、係統運行的穩定性和性能波動。 數據分析與洞察： 現代軟件開發離不開對用戶行為、係統日誌、網絡流量等數據的分析。概率統計是解讀這些數據、發現規律、預測趨勢的基石。本書將帶你瞭解如何使用統計方法來描述數據特徵（均值、中位數、標準差等），如何進行假設檢驗來驗證模型，以及如何進行迴歸分析來預測變量之間的關係。這些能力對於優化産品、改進用戶體驗、識彆潛在風險至關重要。 機器學習與人工智能： 無論是監督學習、無監督學習還是強化學習，概率統計都是其核心理論支撐。模型訓練中的損失函數、參數估計、模型評估，以及貝葉斯理論在自然語言處理和模式識彆中的應用，都離不開概率統計的知識。本書將為你揭示概率分布、條件概率、貝葉斯定理等概念如何成為構建智能係統的基石。 算法設計與優化： 隨機化算法在解決一些復雜計算問題時，能夠提供高效且優雅的解決方案。例如，隨機化快速排序、濛特卡洛方法等。理解隨機性、期望和方差，能幫助你分析算法的性能，設計齣更魯棒、更高效的算法。本書會引導你思考，在何種場景下引入隨機性可以提升算法的效率和可擴展性。 係統可靠性與性能分析： 在構建高可用、高性能的係統時，我們需要對各種隨機事件（如硬件故障、網絡延遲、用戶請求突發）進行建模和分析。概率統計工具可以幫助我們量化這些風險，預測係統在不同壓力下的錶現，從而設計齣更具彈性和容錯能力的係統。 2. 精心設計的章節結構，循序漸進的學習路徑 本書的章節安排遵循瞭嚴謹的邏輯順序，從最基礎的概念入手，逐步深入到更復雜的模型和應用。 第一部分：基礎概念與工具 隨機事件與概率： 從最直觀的定義開始，理解事件發生的可能性，掌握古典概率、條件概率、獨立事件等基本概念。我們會通過一些編程中的小例子，比如模擬拋硬幣、擲骰子，來加深理解。 概率分布： 引入離散型和連續型概率分布的概念，介紹常見的分布，如伯努利分布、二項分布、泊鬆分布、均勻分布、指數分布和正態分布。理解不同分布的特點，能幫助你選擇閤適的模型來描述現實世界中的隨機現象。我們會探討如何使用編程語言（如Python）來生成和可視化這些分布。 期望與方差： 學習計算隨機變量的期望值和方差，理解它們分彆代錶瞭隨機變量的平均值和離散程度。這兩個概念對於分析算法的平均性能、評估不確定性至關重要。我們會通過案例說明，例如分析一個算法在不同輸入情況下的平均執行時間。 第二部分：統計推斷與模型構建 統計量與抽樣分布： 從樣本數據推斷總體特徵是統計學的核心任務。本書將介紹樣本均值、樣本方差等統計量，並深入講解抽樣分布的概念，特彆是中心極限定理，這是進行統計推斷的理論基石。 參數估計： 學習如何根據樣本數據來估計總體的未知參數，包括點估計和區間估計。我們將介紹最大似然估計等方法，並討論如何構造置信區間來錶示估計的不確定性。 假設檢驗： 掌握如何根據樣本數據來檢驗關於總體的假設。本書將介紹單樣本t檢驗、兩樣本t檢驗、卡方檢驗等常用檢驗方法，並通過實際編程場景，例如測試A/B版本的效果，來演示假設檢驗的應用。 迴歸分析： 學習如何建立模型來描述一個或多個自變量與因變量之間的綫性關係。我們將介紹簡單綫性迴歸和多元綫性迴歸，並討論如何評估模型的擬閤優度以及進行預測。這在數據分析和預測建模中應用廣泛。 第三部分：進階主題與實際應用 貝葉斯統計入門： 介紹貝葉斯定理及其在更新信念、處理不確定性方麵的強大能力。我們會探討貝葉斯方法的優勢，並在一些實際應用中進行演示，例如垃圾郵件過濾或圖像識彆中的樸素貝葉斯分類器。 隨機過程基礎： 簡要介紹馬爾可夫鏈等簡單的隨機過程模型，理解它們如何描述隨時間演變的狀態。這對於模擬係統行為、分析排隊論等問題有重要意義。 編程實踐與工具： 在全書的各個部分，都穿插瞭豐富的編程示例，使用Python作為主要實現語言，並結閤NumPy, SciPy, Matplotlib, Pandas等常用庫。讀者可以跟隨代碼進行實踐，將理論知識轉化為實際的編程能力。 3. 強調編程實踐，學以緻用 本書深知理論學習的最終目的是指導實踐。因此，每一章節都配有精心設計的編程練習，涵蓋瞭從基礎數據處理到復雜模型實現的各個層麵。這些練習不僅能幫助讀者鞏固所學知識，更能讓他們在實踐中體會概率統計的魅力，並學會如何將這些工具應用到真實的編程項目中。 數據模擬與可視化： 利用編程語言生成各種概率分布的隨機樣本，並使用可視化工具（如Matplotlib）繪製概率密度函數、纍積分布函數，直觀地理解各種分布的特性。 算法性能分析： 通過編程模擬，觀察隨機化算法在不同輸入規模下的運行時間，並利用期望和方差的概念來分析其平均性能和穩定性。 模型實現與評估： 動手實現簡單的統計模型，如綫性迴歸，並使用真實的或模擬的數據集進行訓練和評估，理解模型的優缺點。 假設檢驗的代碼實踐： 編寫代碼執行假設檢驗，例如通過模擬數據來檢驗某個産品改動的效果是否顯著。 適用讀者 對數據科學、機器學習、人工智能感興趣的程序員： 本書將為你打下堅實的理論基礎，讓你能更深入地理解這些領域的核心算法和模型。 希望提升算法設計和分析能力的程序員： 掌握概率統計，將讓你在設計和優化算法時擁有更強大的理論武器。 需要進行數據分析、報告生成的程序員： 本書將教你如何從數據中提取有價值的信息，並進行嚴謹的統計推斷。 對計算機科學理論有濃厚興趣的開發者： 本書將以一種易於理解的方式，揭示概率統計在計算機科學中的重要地位。 在校的計算機科學、軟件工程等相關專業的學生： 本書可以作為課堂學習的補充，幫助你更深入地理解概率統計與編程實踐的聯係。 結語 在快速發展的技術浪潮中，不掌握概率統計，就像在汪洋大海中缺少羅盤。本書《程序員的數學(2)：概率統計》將是你手中的強大羅盤，為你指引方嚮，讓你在代碼的世界裏，擁有更廣闊的視野和更深邃的理解。讓我們一起踏上這場將數學智慧融入編程實踐的精彩旅程！

评分☆☆☆☆☆

我注意到書中在探討不同概率分布的特性時，使用瞭大量的圖錶和可視化手段。比如，在講解正態分布時，書中不僅給齣瞭概率密度函數的公式，還配有多張不同參數下的正態分布麯綫圖，直觀地展示瞭均值和標準差對麯綫形狀的影響。這種可視化方式極大地降低瞭理解的門檻，讓抽象的數學概念變得更加具象化。我希望這種可視化風格能夠貫穿全書，尤其是在講解一些涉及多維數據的統計方法時，例如“多元統計分析”或者“降維技術”，如果能有相應的圖錶來展示數據的分布和特徵，那將非常有幫助。我也很好奇書中在介紹“假設檢驗”時，是否會提供一些實際案例，例如如何利用假設檢驗來判斷一個廣告投放的效果，或者如何通過統計方法來評估一個算法的優劣。如果能有類似的代碼實現，那就更完美瞭，這樣我可以直接在自己的開發環境中進行嘗試和學習。

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計簡約而不失專業感，金屬質感的灰色背景上，點綴著一些抽象的數學符號，中間是醒目的書名“程序員的數學(2)概率統計”。初拿到手，就能感受到它的分量，厚實但並不笨重，傳遞齣一種紮實的知識感。我一直覺得，作為一名程序員，如果僅僅停留在代碼層麵，就像一個隻會操作工具的工匠，而要成為一名真正的“工程師”，對底層邏輯和原理的理解必不可少，而概率統計正是其中一個至關重要的支柱。這本書的名字直擊痛點，尤其是我在工作中經常會遇到需要進行數據分析、模型評估，甚至是 A/B 測試的場景，這些都離不開概率統計的理論基礎。我最期待的是書中能夠清晰地解釋那些晦澀的概念，比如貝葉斯定理、概率密度函數、期望值和方差等等，並且能夠用程序員更容易理解的方式來呈現，例如結閤代碼示例或者實際案例來講解。畢竟，抽象的數學公式對於我們來說，有時候就像天書一樣。我希望這本書能夠像一位經驗豐富的導師，循循善誘地引導我走進概率統計的世界，讓我不僅能“知其然”，更能“知其所以然”。

评分☆☆☆☆☆

打開書頁，首先映入眼簾的是一個非常詳盡的目錄。它將整個概率統計的知識體係梳理得井井有條，從最基礎的概率論概念，到離散型和連續型隨機變量，再到常見的概率分布，最後深入到統計推斷、假設檢驗和迴歸分析等更高級的主題。我特彆留意到目錄中包含瞭一些我工作中經常會遇到的關鍵詞，比如“置信區間”、“P值”、“最大似然估計”等等。這讓我對這本書的實用性充滿瞭期待。我希望它不僅僅是一本理論堆砌的書籍，而是能夠真正地將這些統計概念與實際的編程應用聯係起來。比如，在講解假設檢驗的時候，我希望作者能給齣如何用 Python 或 R 語言來執行一個簡單的 A/B 測試，或者如何用統計方法來判斷一個新功能上綫後的效果是否顯著。如果書中能提供一些代碼片段，甚至是完整的示例項目，那將是錦上添花。此外，我對書中關於“統計建模”的部分也充滿好奇，我希望能夠瞭解如何利用概率統計的知識來構建自己的預測模型，例如對用戶行為進行預測，或者對係統性能進行評估。

评分☆☆☆☆☆

我翻看瞭幾頁，感覺作者在處理概念的時候，非常注重邏輯的嚴謹性和清晰度。比如，在講解“條件概率”的時候，他沒有直接給齣公式，而是先通過一個生動的生活化場景來引入，然後纔逐步推導齣數學錶達式。這種由淺入深、由易到難的講解方式，對於我這種數學基礎不是特彆紮實但又渴望學習的讀者來說，簡直是福音。我尤其欣賞書中在介紹一些重要的定理時，會花很大的篇幅來解釋其背後的直覺意義，而不是簡單地羅列定理和證明。這讓我能夠更好地理解為什麼這個定理是重要的，以及它在解決實際問題中能發揮怎樣的作用。我希望書中能夠繼續保持這種風格，尤其是在講解一些更復雜的統計模型時，例如“綫性迴歸”或“邏輯迴歸”，能夠從模型構建的初衷，到參數的解釋，再到模型評估的標準，都能夠用清晰易懂的語言進行闡述。我特彆想知道，書中是否會介紹一些常用的統計學庫，比如 SciPy、Statsmodels，以及如何在實際項目中運用它們來解決問題。

评分☆☆☆☆☆

這本書的排版和字體都非常舒適，閱讀起來不會感到疲勞。我特彆喜歡書中的一些“小貼士”或者“注意”欄目，它們通常會提煉齣關鍵的知識點，或者指齣一些容易混淆的地方。這對於我這種容易走神，需要反復鞏固的讀者來說，非常有幫助。我希望書中能夠在講解一些統計學上的陷阱或者常見誤區時，也設置類似的提示，例如在進行統計推斷時，應該注意哪些潛在的偏差，或者在解讀 P 值時，應該避免哪些錯誤的理解。我還有一點特彆期待，就是書中是否會涉及一些與機器學習相關的統計學知識，比如在模型評估中如何使用交叉驗證，或者在特徵工程中如何利用統計方法來選擇和轉換特徵。畢竟，概率統計是機器學習的基石，如果能在這本書中找到一些連接點，那將是莫大的驚喜。

评分☆☆☆☆☆

不错，文轩书店，新华书店一如既往的好

评分☆☆☆☆☆

(""(●-●)

评分☆☆☆☆☆

正适合入门，及了解知识，.......

评分☆☆☆☆☆

(⊙o⊙)…

评分☆☆☆☆☆

不错，文轩书店，新华书店一如既往的好

评分☆☆☆☆☆

。

评分☆☆☆☆☆

好的

评分☆☆☆☆☆

看着便宜就买了，这些基本的数学需要再过一遍

评分☆☆☆☆☆

还没有仔细看，大概翻了一下，没有代码，理论上的东西多一些吧。