内容简介
本书解释了数据科学中至关重要的统计学概念，并介绍了如何将各种统计方法应用于数据科学。作者以通俗易懂、分门别类的方式，阐释了统计学中与数据科学相关的关键概念，并解释了各统计学概念在数据科学中的重要性及有用程度。第2版在第1版的基础上加入了更多以Python和R编写的示例，更清楚地阐释了如何将统计方法用于数据科学。
AI简介
这是一本详细阐述数据科学中统计学概念的著作。本书首先介绍了探索性数据分析的起源，并详细解释了结构化数据的定义和分类，包括数值型数据和分类型数据等。书中还详细介绍了箱线图的概念和作用，以及样本均值与总体均值的区别。
书中进一步介绍了中心极限定理的定义和重要性，以及假设检验的概念和目的。同时，还详细介绍了重抽样的概念和目标，以及统计显著性的定义和重要性。此外，书中还详细介绍了多元线性回归的基本概念，以及回归诊断的概念与重要性。
在分类部分，书中详细介绍了朴素贝叶斯算法的基本概念，以及混淆矩阵的定义和计算。同时，还详细介绍了KNN的基本原理与算法流程，以及提升方法简介。在聚类部分，书中详细介绍了层次聚类的定义和特点，以及基于模型的聚类方法概述。
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