Có bất kỳ sách giáo khoa thống kê miễn phí có sẵn?
Câu trả lời:
Sách trực tuyến bao gồm
Cập nhật: Bây giờ tôi có thể thêm sách giáo khoa dự báo của riêng tôi
Các yếu tố của việc học thống kê của Hastie, Tibshirani và Friedman là một văn bản tiêu chuẩn để khai thác dữ liệu và thống kê, và hiện miễn phí:
https://web.stanford.edu/~hastie/ElemStatLearn/
Cũng có sẵn ở đây .
Có một cuốn sách Xác suất tuyệt vời ở đây: http://www.dartmouth.edu/~chance/teaching_aids/books_articles/probability_book/book.html mà bạn cũng có thể mua trong bản cứng.;
Tôi thường thấy Sổ tay Thống kê Kỹ thuật hữu ích. Nó có thể được tìm thấy ở đây .
Mặc dù tôi chưa bao giờ đọc nó, tôi nghe Giới thiệu về Xác suất và Thống kê sử dụng R là rất tốt. Đó là một cuốn sách đầy đủ ~ 400 trang (cũng có sẵn như một cuốn sách thực tế). Như một phần thưởng, nó cũng dạy cho bạn R, tất nhiên bạn muốn học dù sao đi nữa.
Tôi thực sự thích Cuốn sổ tay nhỏ về thực hành thống kê của Gerard E. Dallal
Dưới đây là một tươi một: Giới thiệu về xác suất và thống kê Sử dụng R . Mặc dù đó là đặc thù của R, nhưng nó là một thứ tuyệt vời. Tôi chưa đọc nó, nhưng có vẻ như vẫn ổn ...
Một nhất, nếu không muốn nói là hầu hết, sách giáo khoa phổ biến trên máy học là Hastie, Tibshirani, và Friedman, The Elements of Learning thống kê , đó là hoàn toàn có sẵn trực tuyến (hiện in ấn 10). Nó có thể so sánh trong phạm vi ví dụ cho Đức Giám Mục của Pattern Recognition và ML hoặc Murphy của ML , nhưng những cuốn sách không được tự do, trong khi ESL là.
Hastie & Tibshirani cũng đồng sáng tác miễn phí Giới thiệu về Học thống kê, với các ứng dụng trong R về cơ bản là phiên bản đơn giản hơn của The Elements và tập trung vào R.
Vào năm 2015, Hastie & Tibshirani là đồng tác giả của một cuốn sách giáo khoa Học tập thống kê mới với Sparsity: The Lasso và Generalization , cũng có sẵn trực tuyến. Cái này ngắn hơn một chút và đặc biệt tập trung vào Lasso.
Một sách giáo khoa máy học bao gồm tất cả có sẵn miễn phí khác là Lý luận Bayes và Học máy của David Barber . Tôi đã không sử dụng nó cho mình, nhưng nó được coi là một cuốn sách tuyệt vời.
Chuyển sang các chủ đề chuyên sâu hơn, có:
Rasmussen & Williams Gaussian Processes cho Machine Learning , đó là các cuốn sách về quá trình Gaussian.
Rất nhiều chờ đợi sách giáo khoa Goodfellow, Bengio và Courville Deep Learning sắp được xuất bản bởi MIT Press. Nó chưa được xuất bản, nhưng cuốn sách đã có sẵn trực tuyến. Trên trang web chính thức, người ta có thể xem nó trong trình duyệt nhưng không thể tải xuống (theo thỏa thuận với nhà xuất bản), nhưng rất dễ tìm thấy một tệp PDF kết hợp, ví dụ như ở đây trên github .
Csaba Szepesvári, Thuật toán học tăng cường , một cuốn sách ngắn gọn về RL. Một cuốn sách giáo khoa cổ điển, chi tiết hơn nhiều nhưng có một chút ngày tháng là Sutton & Barto, Học tăng cường: Giới thiệu cũng có sẵn miễn phí trực tuyến nhưng chỉ ở định dạng HTML cồng kềnh.
Boyd và Vandenberghe, Tối ưu hóa lồi .
Norman Matloff đã viết một cuốn sách giáo khoa thống kê toán học cho sinh viên khoa học máy tính miễn phí. Loại thị trường thích hợp, tôi cho là vậy. Đối với những gì nó có giá trị, tôi đã không đọc nó, nhưng Matloff có bằng tiến sĩ. trong thống kê toán học, làm việc cho một bộ phận khoa học máy tính và đã viết một cuốn sách R thực sự tốt, tôi khuyên dùng cho những người muốn đi đến giai đoạn tiếp theo của lập trình R tốt hơn (trái ngược với việc chỉ phù hợp với các mô hình với các chức năng đóng hộp).
Thống kê OpenIntro
http://www.openintro.org/stat/textbook.php
Bản sao bìa mềm rẻ tiền cũng có sẵn trên Amazon.
Một cái nhìn mới về Thống kê của Will G. Hopkins là tuyệt vời! Nó được thiết kế để giúp bạn hiểu cách hiểu kết quả phân tích thống kê, chứ không phải làm thế nào để chứng minh các định lý thống kê.
Không thống kê cụ thể, nhưng một tài nguyên tốt là: http://www.reddit.com/r/mathbooks Ngoài ra, George Cain tại Georgia Tech duy trì một danh sách các văn bản toán học có sẵn miễn phí bao gồm một số văn bản thống kê. http://people.math.gatech.edu/~cain/textbooks/onlinebooks.html
Tôi thực sự thích hai cuốn sách này của Daniel McFadden ở Berkeley:
http: //elsa.ber siêu.edu / users / mcfadden / e240a_sp98 / e240a.html
http: //elsa.ber siêu.edu / users / mcfadden / e240b_f01 / e240b.html
Để tham gia vào các quá trình ngẫu nhiên và SDE, các bài giảng của Tom Kurtz rất khó bị đánh bại. Nó bắt đầu với một đánh giá đúng đắn về xác suất và một số kết quả hội tụ, và sau đó lao thẳng vào các quá trình ngẫu nhiên thời gian liên tục bằng ngôn ngữ khá rõ ràng, dễ hiểu. Nói chung, đây là một trong những cuốn sách hay nhất về chủ đề này - miễn phí hay nói cách khác - tôi đã tìm thấy.
" Giới thiệu về học thống kê với các ứng dụng trong R " http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/ của hai trong số 3 tác giả của " Các yếu tố của học thống kê " nổi tiếng cộng với 2 tác giả khác . Giới thiệu về Học thống kê với các ứng dụng trong R được viết ở cấp độ giới thiệu hơn với ít nền tảng toán học hơn so với Các yếu tố của học thống kê, sử dụng R (không giống như Các yếu tố của học thống kê), và được xuất bản lần đầu tiên vào năm 2013, một số năm sau khi chủ đề này được bắt đầu.
Cosma Shalizi, CMU ML guru, thỉnh thoảng cập nhật bản nháp của một cuốn sách thống kê sẽ sớm được xuất bản bởi Cambridge Press có tiêu đề Phân tích dữ liệu nâng cao từ quan điểm cơ bản . Không thể đề nghị nó đủ cao ...
Dưới đây là Mục lục:
I. Regression and Its Generalizations
Regression Basics
The Truth about Linear Regression
Model Evaluation
Smoothing in Regression
Simulation
The Bootstrap
Weighting and Variance
Splines
Additive Models
Testing Regression Specifications
Logistic Regression
Generalized Linear Models and Generalized Additive Models
Classification and Regression Trees
II. Distributions and Latent Structure
Density Estimation
Relative Distributions and Smooth Tests of Goodness-of-Fit
Principal Components Analysis
Factor Models
Nonlinear Dimensionality Reduction
Mixture Models
Graphical Models
III. Dependent Data
Time Series
Spatial and Network Data
Simulation-Based Inference
IV. Causal Inference
Graphical Causal Models
Identifying Causal Effects
Causal Inference from Experiments
Estimating Causal Effects
Discovering Causal Structure
Appendices
Data-Analysis Problem Sets
Reminders from Linear Algebra
Big O and Little o Notation
Taylor Expansions
Multivariate Distributions
Algebra with Expectations and Variances
Propagation of Error, and Standard Errors for Derived Quantities
Optimization
chi-squared and the Likelihood Ratio Test
Proof of the Gauss-Markov Theorem
Rudimentary Graph Theory
Information Theory
Hypothesis Testing
Writing R Functions
Random Variable Generation
Cẩm nang thống kê điện tử của Statsoft ('Tài nguyên Internet duy nhất về thống kê được đề xuất bởi bách khoa toàn thư Britannica') rất đáng để kiểm tra.
Một số ghi chú có thể tải xuống về xác suất, có vẻ thú vị: http://www.math.harvard.edu/~knill/teaching/math19b_2011/handouts/ch chương1-19.pdf
Xác suất áp dụng: http://www.acsu.buffalo.edu/~bialas/EAS305/docs/EAS305%20NOTES%202005.pdf
http://www.ma.huji.ac.il/~razk/Teaching/LectureNotes/LectureNotesProbability.pdf
Tôi biết các tác giả khác đã gặp một số rắc rối để làm cho sách của họ có sẵn ở đây trên sàn giao dịch ... Phiên bản in của phiên bản 2002 của chúng tôi đã được in 3 lần và bán hết 3 lần; Springer và Google gần đây đã bắt đầu bán nó (chỉ dành cho sách) dưới dạng Sách điện tử PDF (không có phần mềm) trên các trang web của Springer và Google với giá 79 đô la.
Chúng tôi rất vui mừng khi có thể cung cấp phiên bản Sách điện tử PDF (phiên bản 2002) MIỄN PHÍ cho người dùng stackexchange tại:
http://www.mathstatica.com/book/bookcontents.html
Đây là phiên bản PDF hoàn chỉnh của phiên bản in năm 2002 gốc. Mặc dù không có phần mềm được bao gồm (không Mathematica cũng không mathStatica ), các phương pháp, định lý, các bảng tóm tắt, ví dụ, bài tập, định lý vv đều hữu ích và phù hợp ... thậm chí như một văn bản tài liệu tham khảo cho những người thậm chí không có Mathematica .
Người ta có thể tải xuống:
toàn bộ sách dưới dạng một tệp tải xuống ... với Mục lục có thể nhấp trực tiếp, v.v., hoặc
từng chương.
cài đặt iBooks
Để cài đặt dưới dạng iBook:
Tải xuống toàn bộ sách dưới dạng một tệp PDF
Sau đó kéo nó vào iBooks (trong phần: tệp PDF).
Cài đặt iPad
Để cài đặt trên iPad:
Đầu tiên cài đặt nó dưới dạng iBook (như trên)
Mở iTunes; chọn iPad của bạn; nhấp vào Sách: chọn sách và đồng bộ hóa với iPad của bạn.
Thật tuyệt khi thấy các học giả tự do phân phối các tác phẩm của họ. Đây là kho sách ML / Thống kê miễn phí trong PDF:
Học máy
Xác suất / Chỉ số
Đại số tuyến tính / Tối ưu hóa
Thuật toán di truyền
Một bài viết hướng dẫn xác suất và các câu đố liên quan cùng với mã R để học. Hy vọng nó giúp
Không đúng toàn bộ sách giáo khoa, nhưng phần IV của Toán học cho Khoa học máy tính là về các biến xác suất và ngẫu nhiên.
http://www.probabilitycference.com/ là một trang web lưu trữ sách giáo khoa Xác suất và Thống kê trực tuyến miễn phí. Nó cũng có các tính năng bổ sung như các công cụ đồ họa và video bài giảng
Đây cũng là một cuốn sách miễn phí tuyệt vời về thống kê đa biến của Marden, chủ yếu liên quan đến mô hình tuyến tính thông thường được liên kết trên trang này:
Đây không phải là sách giáo khoa mà là Phương pháp Bayes trong Tìm kiếm MH370 là một giới thiệu tuyệt vời về bộ lọc hạt.
Có thể tìm thấy sách giáo khoa kỹ thuật số về xác suất và số liệu thống kê của M. Taboga tại https://www.statlect.com Cấp độ này là trung cấp. Nó có hàng trăm bài tập và ví dụ đã được giải, cũng như bằng chứng từng bước về tất cả các kết quả được trình bày.