程序员的数学(2)概率统计 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[日] 平冈和幸，[日] 堀玄著陈筱烟译 著

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• 统计学
• 程序员
• 数学
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• 数据分析
• 机器学习
• 计算机科学
• 理论基础

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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)平冈和幸,(日)堀玄 著；陈筱烟 译 定  价:79 出 版 社:人民邮电出版社 出版日期:2015年08月01日 页  数:405 装  帧:平装 ISBN:9787115400512

　　畅销书《程序员的数学》第2弹！
　　机器学习、数据挖掘、模式识别推荐基础知识
　　从入门到应用，结合大量实例和263张图表
　　1. 图文直观
　　穿插大量有趣的实例和263张图表
　　2. 通俗易懂
　　借助高中数学知识解释各类概率统计问题
　　3. 角度新颖
　　独特的编排思路，巧妙阐述了概率论与统计学的基本理论
　　4. 内容全面
　　从入门到应用，系统讲解概率统计的方方面面?

●第1部分聊聊概率这件事
●第1章概率的定义3
●1.1概率的数学定义3
●1.2三扇门（蒙提霍尔问题） ——飞艇视角4
●1.2.1蒙提霍尔问题5
●1.2.2正确答案与常见错误6
●1.2.3以飞艇视角表述6
●1.3三元组（Ω, F, P） ——上帝视角9
●1.4随机变量13
●1.5概率分布17
●1.6适于实际使用的简记方式19
●1.6.1随机变量的表示方法19
●1.6.2概率的表示方法20
●1.7?是幕后角色21
●1.7.1不必在意?究竟是什么21
●1.7.2?的习惯处理方式22
●1.7.3不含?（不含上帝视角）的概率论23
●1.8一些注意事项23
●1.8.1想做什么23
●1.8.2因为是面积……24
●部分目录

内容简介

《程序员的数学2：概率统计》沿袭《程序员的数学》平易近人的风格，用通俗的语言和具体的图表深入讲解程序员必须掌握的各类概率统计知识，例证丰富，讲解明晰，且提供了大量扩展内容，引导读者进一步深入学习。
《程序员的数学2：概率统计》涉及随机变量、贝叶斯公式、离散值和连续值的概率分布、协方差矩阵、多元正态分布、估计与检验理论、伪随机数以及概率论的各类应用，适合程序设计人员与数学爱好者阅读，也可作为高中或大学非数学专业学生的概率论入门读物。
(日)平冈和幸,(日)堀玄 著；陈筱烟 译 平冈和幸，数理工程学博士，对机器学习兴趣浓厚。喜欢Ruby，热爱Scheme。被Common Lisp吸引，正在潜心研究。
堀玄，数理工程学博士，主要从事脑科学与信号处理领域的研究。喜欢Ruby、、PostScript等语言。正在研究基于统计学理论的语言处理。
陈筱烟，毕业于复旦大学计算机科学与技术系。从大学时期开始接触Java、程序开发，目前对Web应用及智能手机应用开发很感兴趣。译作有《编程全解》《App，这样设计才好卖》《两周自制脚本语言》等。

《程序员的数学(2)：概率统计》 内容简介 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动技术进步的核心动力。从机器学习、人工智能的蓬勃发展，到大数据分析的深入应用，再到游戏开发中的随机性设计，概率统计学的知识体系贯穿于计算机科学的方方面面。如果你是一名渴望在技术领域深耕的程序员，理解并掌握概率统计的原理，将能让你在解决复杂问题、设计高效算法、进行严谨的数据分析时，拥有更强大的武器和更深刻的洞察。 本书《程序员的数学(2)：概率统计》正是为致力于提升自身编程技能和理论素养的你而量身打造。它并非枯燥的理论堆砌，而是以程序员的视角，将抽象的概率统计概念与实际编程应用紧密结合，旨在帮助读者构建起坚实的概率统计知识框架，并能灵活运用到解决实际编程挑战中。 本书特色与内容亮点 1. 情境化教学，从“为什么”到“怎么做” 本书最大的亮点在于其“情境化”的教学方式。我们不直接抛出公式，而是从程序员们在实际工作中可能遇到的问题出发，引导读者思考“为什么需要概率统计”、“这些概念能解决什么问题”。例如，在讨论随机数生成时，我们会探讨游戏开发中如何模拟真实的随机事件，或者在网络通信中如何设计可靠的随机延迟。在讲解期望和方差时，我们会分析算法的平均时间复杂度、系统运行的稳定性和性能波动。 数据分析与洞察： 现代软件开发离不开对用户行为、系统日志、网络流量等数据的分析。概率统计是解读这些数据、发现规律、预测趋势的基石。本书将带你了解如何使用统计方法来描述数据特征（均值、中位数、标准差等），如何进行假设检验来验证模型，以及如何进行回归分析来预测变量之间的关系。这些能力对于优化产品、改进用户体验、识别潜在风险至关重要。 机器学习与人工智能： 无论是监督学习、无监督学习还是强化学习，概率统计都是其核心理论支撑。模型训练中的损失函数、参数估计、模型评估，以及贝叶斯理论在自然语言处理和模式识别中的应用，都离不开概率统计的知识。本书将为你揭示概率分布、条件概率、贝叶斯定理等概念如何成为构建智能系统的基石。 算法设计与优化： 随机化算法在解决一些复杂计算问题时，能够提供高效且优雅的解决方案。例如，随机化快速排序、蒙特卡洛方法等。理解随机性、期望和方差，能帮助你分析算法的性能，设计出更鲁棒、更高效的算法。本书会引导你思考，在何种场景下引入随机性可以提升算法的效率和可扩展性。 系统可靠性与性能分析： 在构建高可用、高性能的系统时，我们需要对各种随机事件（如硬件故障、网络延迟、用户请求突发）进行建模和分析。概率统计工具可以帮助我们量化这些风险，预测系统在不同压力下的表现，从而设计出更具弹性和容错能力的系统。 2. 精心设计的章节结构，循序渐进的学习路径 本书的章节安排遵循了严谨的逻辑顺序，从最基础的概念入手，逐步深入到更复杂的模型和应用。 第一部分：基础概念与工具 随机事件与概率： 从最直观的定义开始，理解事件发生的可能性，掌握古典概率、条件概率、独立事件等基本概念。我们会通过一些编程中的小例子，比如模拟抛硬币、掷骰子，来加深理解。 概率分布： 引入离散型和连续型概率分布的概念，介绍常见的分布，如伯努利分布、二项分布、泊松分布、均匀分布、指数分布和正态分布。理解不同分布的特点，能帮助你选择合适的模型来描述现实世界中的随机现象。我们会探讨如何使用编程语言（如Python）来生成和可视化这些分布。 期望与方差： 学习计算随机变量的期望值和方差，理解它们分别代表了随机变量的平均值和离散程度。这两个概念对于分析算法的平均性能、评估不确定性至关重要。我们会通过案例说明，例如分析一个算法在不同输入情况下的平均执行时间。 第二部分：统计推断与模型构建 统计量与抽样分布： 从样本数据推断总体特征是统计学的核心任务。本书将介绍样本均值、样本方差等统计量，并深入讲解抽样分布的概念，特别是中心极限定理，这是进行统计推断的理论基石。 参数估计： 学习如何根据样本数据来估计总体的未知参数，包括点估计和区间估计。我们将介绍最大似然估计等方法，并讨论如何构造置信区间来表示估计的不确定性。 假设检验： 掌握如何根据样本数据来检验关于总体的假设。本书将介绍单样本t检验、两样本t检验、卡方检验等常用检验方法，并通过实际编程场景，例如测试A/B版本的效果，来演示假设检验的应用。 回归分析： 学习如何建立模型来描述一个或多个自变量与因变量之间的线性关系。我们将介绍简单线性回归和多元线性回归，并讨论如何评估模型的拟合优度以及进行预测。这在数据分析和预测建模中应用广泛。 第三部分：进阶主题与实际应用 贝叶斯统计入门： 介绍贝叶斯定理及其在更新信念、处理不确定性方面的强大能力。我们会探讨贝叶斯方法的优势，并在一些实际应用中进行演示，例如垃圾邮件过滤或图像识别中的朴素贝叶斯分类器。 随机过程基础： 简要介绍马尔可夫链等简单的随机过程模型，理解它们如何描述随时间演变的状态。这对于模拟系统行为、分析排队论等问题有重要意义。 编程实践与工具： 在全书的各个部分，都穿插了丰富的编程示例，使用Python作为主要实现语言，并结合NumPy, SciPy, Matplotlib, Pandas等常用库。读者可以跟随代码进行实践，将理论知识转化为实际的编程能力。 3. 强调编程实践，学以致用 本书深知理论学习的最终目的是指导实践。因此，每一章节都配有精心设计的编程练习，涵盖了从基础数据处理到复杂模型实现的各个层面。这些练习不仅能帮助读者巩固所学知识，更能让他们在实践中体会概率统计的魅力，并学会如何将这些工具应用到真实的编程项目中。 数据模拟与可视化： 利用编程语言生成各种概率分布的随机样本，并使用可视化工具（如Matplotlib）绘制概率密度函数、累积分布函数，直观地理解各种分布的特性。 算法性能分析： 通过编程模拟，观察随机化算法在不同输入规模下的运行时间，并利用期望和方差的概念来分析其平均性能和稳定性。 模型实现与评估： 动手实现简单的统计模型，如线性回归，并使用真实的或模拟的数据集进行训练和评估，理解模型的优缺点。 假设检验的代码实践： 编写代码执行假设检验，例如通过模拟数据来检验某个产品改动的效果是否显著。 适用读者 对数据科学、机器学习、人工智能感兴趣的程序员： 本书将为你打下坚实的理论基础，让你能更深入地理解这些领域的核心算法和模型。 希望提升算法设计和分析能力的程序员： 掌握概率统计，将让你在设计和优化算法时拥有更强大的理论武器。 需要进行数据分析、报告生成的程序员： 本书将教你如何从数据中提取有价值的信息，并进行严谨的统计推断。 对计算机科学理论有浓厚兴趣的开发者： 本书将以一种易于理解的方式，揭示概率统计在计算机科学中的重要地位。 在校的计算机科学、软件工程等相关专业的学生： 本书可以作为课堂学习的补充，帮助你更深入地理解概率统计与编程实践的联系。 结语 在快速发展的技术浪潮中，不掌握概率统计，就像在汪洋大海中缺少罗盘。本书《程序员的数学(2)：概率统计》将是你手中的强大罗盘，为你指引方向，让你在代码的世界里，拥有更广阔的视野和更深邃的理解。让我们一起踏上这场将数学智慧融入编程实践的精彩旅程！

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简约而不失专业感，金属质感的灰色背景上，点缀着一些抽象的数学符号，中间是醒目的书名“程序员的数学(2)概率统计”。初拿到手，就能感受到它的分量，厚实但并不笨重，传递出一种扎实的知识感。我一直觉得，作为一名程序员，如果仅仅停留在代码层面，就像一个只会操作工具的工匠，而要成为一名真正的“工程师”，对底层逻辑和原理的理解必不可少，而概率统计正是其中一个至关重要的支柱。这本书的名字直击痛点，尤其是我在工作中经常会遇到需要进行数据分析、模型评估，甚至是 A/B 测试的场景，这些都离不开概率统计的理论基础。我最期待的是书中能够清晰地解释那些晦涩的概念，比如贝叶斯定理、概率密度函数、期望值和方差等等，并且能够用程序员更容易理解的方式来呈现，例如结合代码示例或者实际案例来讲解。毕竟，抽象的数学公式对于我们来说，有时候就像天书一样。我希望这本书能够像一位经验丰富的导师，循循善诱地引导我走进概率统计的世界，让我不仅能“知其然”，更能“知其所以然”。

评分☆☆☆☆☆

我注意到书中在探讨不同概率分布的特性时，使用了大量的图表和可视化手段。比如，在讲解正态分布时，书中不仅给出了概率密度函数的公式，还配有多张不同参数下的正态分布曲线图，直观地展示了均值和标准差对曲线形状的影响。这种可视化方式极大地降低了理解的门槛，让抽象的数学概念变得更加具象化。我希望这种可视化风格能够贯穿全书，尤其是在讲解一些涉及多维数据的统计方法时，例如“多元统计分析”或者“降维技术”，如果能有相应的图表来展示数据的分布和特征，那将非常有帮助。我也很好奇书中在介绍“假设检验”时，是否会提供一些实际案例，例如如何利用假设检验来判断一个广告投放的效果，或者如何通过统计方法来评估一个算法的优劣。如果能有类似的代码实现，那就更完美了，这样我可以直接在自己的开发环境中进行尝试和学习。

评分☆☆☆☆☆

我翻看了几页，感觉作者在处理概念的时候，非常注重逻辑的严谨性和清晰度。比如，在讲解“条件概率”的时候，他没有直接给出公式，而是先通过一个生动的生活化场景来引入，然后才逐步推导出数学表达式。这种由浅入深、由易到难的讲解方式，对于我这种数学基础不是特别扎实但又渴望学习的读者来说，简直是福音。我尤其欣赏书中在介绍一些重要的定理时，会花很大的篇幅来解释其背后的直觉意义，而不是简单地罗列定理和证明。这让我能够更好地理解为什么这个定理是重要的，以及它在解决实际问题中能发挥怎样的作用。我希望书中能够继续保持这种风格，尤其是在讲解一些更复杂的统计模型时，例如“线性回归”或“逻辑回归”，能够从模型构建的初衷，到参数的解释，再到模型评估的标准，都能够用清晰易懂的语言进行阐述。我特别想知道，书中是否会介绍一些常用的统计学库，比如 SciPy、Statsmodels，以及如何在实际项目中运用它们来解决问题。

评分☆☆☆☆☆

打开书页，首先映入眼帘的是一个非常详尽的目录。它将整个概率统计的知识体系梳理得井井有条，从最基础的概率论概念，到离散型和连续型随机变量，再到常见的概率分布，最后深入到统计推断、假设检验和回归分析等更高级的主题。我特别留意到目录中包含了一些我工作中经常会遇到的关键词，比如“置信区间”、“P值”、“最大似然估计”等等。这让我对这本书的实用性充满了期待。我希望它不仅仅是一本理论堆砌的书籍，而是能够真正地将这些统计概念与实际的编程应用联系起来。比如，在讲解假设检验的时候，我希望作者能给出如何用 Python 或 R 语言来执行一个简单的 A/B 测试，或者如何用统计方法来判断一个新功能上线后的效果是否显著。如果书中能提供一些代码片段，甚至是完整的示例项目，那将是锦上添花。此外，我对书中关于“统计建模”的部分也充满好奇，我希望能够了解如何利用概率统计的知识来构建自己的预测模型，例如对用户行为进行预测，或者对系统性能进行评估。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和字体都非常舒适，阅读起来不会感到疲劳。我特别喜欢书中的一些“小贴士”或者“注意”栏目，它们通常会提炼出关键的知识点，或者指出一些容易混淆的地方。这对于我这种容易走神，需要反复巩固的读者来说，非常有帮助。我希望书中能够在讲解一些统计学上的陷阱或者常见误区时，也设置类似的提示，例如在进行统计推断时，应该注意哪些潜在的偏差，或者在解读 P 值时，应该避免哪些错误的理解。我还有一点特别期待，就是书中是否会涉及一些与机器学习相关的统计学知识，比如在模型评估中如何使用交叉验证，或者在特征工程中如何利用统计方法来选择和转换特征。毕竟，概率统计是机器学习的基石，如果能在这本书中找到一些连接点，那将是莫大的惊喜。

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送货快，塑封完好

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很好的书，拿来学习作为大数据的基础。

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看着便宜就买了，这些基本的数学需要再过一遍

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这套书都非常不错.不象别的教材那么难懂.

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书的内容挺好的，就是物流有些慢

评分☆☆☆☆☆

大概翻了下，看得一头雾水！以为这样学习可以简单点，一看简单到看不懂，云里雾里！

评分☆☆☆☆☆

内容比较入门，没有太深。如果要了解更多的概率论及数理统计知识，不建议购买

评分☆☆☆☆☆

大概翻了下，看得一头雾水！以为这样学习可以简单点，一看简单到看不懂，云里雾里！