Probability and Statistics for Data Science : Math + R + Data
Lingua: inglese
Editore: Chapman And Hall/CRC, 2019
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Probability and Statistics for Data Science: Math + R + Data covers 'math stat'-distributions, expected value, estimation etc.-but takes the phrase 'Data Science' in the title quite seriously:\* Real datasets are used extensively.\* All data analysis is supported by R coding.\* Includes many Data Science applications, such as PCA, mixture distributions, random graph models, Hidden Markov models, linear and logistic regression, and neural networks.\* Leads the student to think critically about the 'how' and 'why' of statistics, and to 'see the big picture.'\* Not 'theorem/proof'-oriented, but concepts and models are stated in a mathematically precise manner.Prerequisites are calculus, some matrix algebra, and some experience in programming.Norman Matloff is a professor of computer science at the University of California, Davis, and was formerly a statistics professor there. He is on the editorial boards of the Journal of Statistical Software and The R Journal. His book Statistical Regression and Classification: From Linear Models to Machine Learning was the recipient of the Ziegel Award for the best book reviewed in Technometrics in 2017. He is a recipient of his university's Distinguished Teaching Award.…
Codice articolo 9780367260934
- Titolo
- Probability and Statistics for Data Science : Math + R + Data
- Autore
- Norman Matloff
- Editore
- Chapman And Hall/CRC
- Anno di pubblicazione
- 2019
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 036726093X
- ISBN 13
- 9780367260934
- Peso dell'articolo
- 792 grammi
- Dimensioni
- 235x157x28 mm
- Serie
- Libro 1 di 36: Chapman & Hall/CRC Data Science
Probability and Statistics for Data Science: Math + R + Data covers "math stat"―distributions, expected value, estimation etc.―but takes the phrase "Data Science" in the title quite seriously:
* Real datasets are used extensively.
* All data analysis is supported by R coding.
* Includes many Data Science applications, such as PCA, mixture distributions, random graph models, Hidden Markov models, linear and logistic regression, and neural networks.
* Leads the student to think critically about the "how" and "why" of statistics, and to "see the big picture."
* Not "theorem/proof"-oriented, but concepts and models are stated in a mathematically precise manner.
Prerequisites are calculus, some matrix algebra, and some experience in programming.
Norman Matloff is a professor of computer science at the University of California, Davis, and was formerly a statistics professor there. He is on the editorial boards of the Journal of Statistical Software and The R Journal. His book Statistical Regression and Classification: From Linear Models to Machine Learning was the recipient of the Ziegel Award for the best book reviewed in Technometrics in 2017. He is a recipient of his university's Distinguished Teaching Award.
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Informazioni sull’autore
Norman Matloff is a professor of computer science at the University of California, Davis, and was formerly a statistics professor there. He is on the editorial boards of the Journal of Statistical Software and The R Journal. His book Statistical Regression and Classification: From Linear Models to Machine Learning was the recipient of the Ziegel Award for the best book reviewed in Technometrics in 2017. He is a recipient of his university's Distinguished Teaching Award.
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