- Main
- Computers - Programming
- Practical Statistics for Data Scientist
Practical Statistics for Data Scientist
Peter Bruce, Andrew BruceКолко ви харесва тази книга?
Какво е качеството на файла?
Изтеглете книгата за оценка на качеството
Какво е качеството на изтеглените файлове?
Statistical methods are a key part of of data science, yet very few data scientists have any formal statistics training. Courses and books on basic statistics rarely cover the topic from a data science perspective. This practical guide explains how to apply various statistical methods to data science, tells you how to avoid their misuse, and gives you advice on what's important and what's not.
Many data science resources incorporate statistical methods but lack a deeper statistical perspective. If you’re familiar with the R programming language, and have some exposure to statistics, this quick reference bridges the gap in an accessible, readable format.
With this book, you’ll learn:
Why exploratory data analysis is a key preliminary step in data science
How random sampling can reduce bias and yield a higher quality dataset, even with big data
How the principles of experimental design yield definitive answers to questions
How to use regression to estimate outcomes and detect anomalies
Key classification techniques for predicting which categories a record belongs to
Statistical machine learning methods that “learn” from data
Unsupervised learning methods for extracting meaning from unlabeled data
Many data science resources incorporate statistical methods but lack a deeper statistical perspective. If you’re familiar with the R programming language, and have some exposure to statistics, this quick reference bridges the gap in an accessible, readable format.
With this book, you’ll learn:
Why exploratory data analysis is a key preliminary step in data science
How random sampling can reduce bias and yield a higher quality dataset, even with big data
How the principles of experimental design yield definitive answers to questions
How to use regression to estimate outcomes and detect anomalies
Key classification techniques for predicting which categories a record belongs to
Statistical machine learning methods that “learn” from data
Unsupervised learning methods for extracting meaning from unlabeled data
Категории:
Година:
2017
Издателство:
O’Reilly
Език:
english
Страници:
562
ISBN 10:
1491952962
ISBN 13:
9781491952962
Файл:
PDF, 13.40 MB
Вашите тагове:
IPFS:
CID , CID Blake2b
english, 2017
Четете Онлайн
- Изтегляне
- pdf 13.40 MB Current page
- Checking other formats...
- Преобразуване в
- Деблокирайте конвертирането на файлове, по-големи от 8 MBPremium
Искате ли да добавите книжарница? Свържете се с нас на support@z-lib.do
Файлът ще бъде изпратен на вашия имейл адрес. Може да отнеме до 1-5 минути, преди да го получите.
В рамките на 1-5 минути файлът ще бъде доставен във вашия акаунт в Telegram.
Внимание: Уверете се, че сте свързали акаунта си с бота Z-Library Telegram.
В рамките на 1-5 минути файлът ще бъде доставен на вашето Kindle устройство.
Моля, обърнете внимание: трябва да потвърдите всяка книга, която искате да изпратите на вашия Kindle. Проверете пощенската си кутия за имейла за потвърждение от Amazon Kindle.
Преобразуването в се извършва
Преобразуването в е неуспешно
Предимства на премиум статус
- Изпращане на електронни четци
- Увеличен лимит за изтегляне
- Конвертиране на файлове
- Още резултати от търсенето
- Други предимства