Python概率统计

本书以Python为工具，全面讲解概率论与数理统计的主要内容和多元统计分析常用技术。全书包括13章和4个附录，内容翔实，讲解深浅出。概率论4章，讲解概率论基础知识，主要是随机变量的相关理论；数理统计4章，主要是样本理论、参数估计和假设检验；回归分析2章，包括一元和多元回归分析及其统计解释；多元统计3章，主要讲解主成分分析和因子分析理论。整书内容简明，易上手，实用性强。本书不需要读者有良好的数学基础，4个附录提供了Python基础知识、微积分与线性代数的必要基础，可满足不同层次的读者需求。本书的特色是将Python贯穿于内容之中，为读者提供实践练习，也便于读者学习用Python解决实际问题的能力。 本书适用于大数据与人工智能专业的教师和学生，也适用于对数据科学感兴趣的人士和企业界的工程师。
【推荐语】
本书一方面遵循概率论和数理统计的教学大纲，在数学方面不过于强调，没有过多展；另一方面，利用Python为工具，实现了大部分的理论和模型，使读者通过“实践”简化学习过程，提高代码能力，增强动手能力。为一步学习人工智能和大数据科学奠定良好基础。
【作者】
李爽，职业教育大数据研究院研究员，博士后。主持广东省教育厅科研项目一项，广州市科技计划项目一项。发表SCI检索论文4篇，EI检索5篇。现从事大数据及人工智能研究、数据挖掘和机器学习，以及高等教育研究等。