机读格式显示(MARC)

• 000 02049nam 2200385 450

• 001 0000585330

• 005 20240522151400.0

• 010 __ |a 978-7-111-69584-4 |d CNY139.00

• 100 __ |a 20211231d2022 em y0chiy50 ea

• 101 1_ |a chi |c eng

• 102 __ |a CN |b 110000

• 105 __ |a ak z 001yy

• 106 __ |a r

• 200 1_ |a 概率与统计 |A gai lv yu tong ji |e 计算机科学视角 |f (美) 大卫·福赛斯著 |d = Probability and statistics for computer science |f David Forsyth |g 张文博, 周清, 杨建奎译 |z eng

• 210 __ |a 北京 |c 机械工业出版社 |d 2022

• 215 __ |a xvi, 367页 |c 图 |d 24cm

• 225 2_ |a 统计学精品译丛 |A tong ji xue jing pin yi cong

• 306 __ |a 本书中文简体字版由Springer授权机械工业出版社独家出版

• 314 __ |a 大卫·福赛斯, 曾在艾奥瓦大学任教3年, 在加州大学伯克利分校任教10年, 之后到伊利诺伊大学任教。

• 320 __ |a 有索引

• 330 __ |a 本书面向计算机科学专业的本科生, 全面系统地阐述概率与统计相关知识, 旨在揭示概率和统计的思想, 全书共分为五部分: 第一部分--数据集的描述, 涵盖各种描述性统计量 (均值、标准差、方差)、一维数据集的可视化方法, 以及散点图、相关性和二维数据集的描述; 第二部分--概率, 涵盖离散型概率、条件概率、连续型概率、马尔可夫不等式、切比雪夫不等式及弱大数定律等; 第三部分--推断, 涵盖样本、总体、置信区间、统计显著性、实验设计、方差分析和简单贝叶斯推断等; 第四部分--工具, 涵盖主成分分析、最近邻分类、朴素贝叶斯分类、k均值聚类、线性回归、隐马尔可夫模型等; 第五部分--其他数学知识, 汇总了一些有用的数学事实。

• 333 __ |a 计算机专业学生

• 410 _0 |1 2001 |a 统计学精品译丛

• 500 10 |a Probability and statistics for computer science |A Probability And Statistics For Computer Science |m Chinese

• 517 1_ |a 计算机科学视角 |A ji suan ji ke xue shi jiao

• 606 0_ |a 概率论 |A gai lv lun |x 高等学校 |j 教材

• 606 0_ |a 数理统计 |A shu li tong ji |x 高等学校 |j 教材

• 690 __ |a O21 |v 5

• 701 _1 |a 福赛斯 |A fu sai si |g (Forsyth, David) |4 著

• 702 _0 |a 张文博 |A zhang wen bo |4 译

• 702 _0 |a 周清 |A zhou qing |4 译

• 702 _0 |a 杨建奎 |A yang jian kui |4 译

• 801 _0 |a CN |b 北京京城新安 |c 20211231

• 905 __ |a WFKJXY |d O21/48

• 920 __ |a 4370400 |z 1