Чи доступні безкоштовні статистичні підручники?
Відповіді:
Інтернет-книги включають
Оновлення: Тепер я можу додати власний підручник з прогнозування
Елементи статистичного навчання Хасті, Тібшірані та Фрідмана - це стандартний текст для статистики та обміну даними, і тепер вільний:
https://web.stanford.edu/~hastie/ElemStatLearn/
Також доступні тут .
Тут є чудова книга про ймовірність: http://www.dartmouth.edu/~chance/teaching_aids/books_articles/probability_book/book.html, яку також можна придбати в твердій копії;
Я часто вважаю Посібником з інженерної статистики корисним. Його можна знайти тут .
Хоча я сам ніколи цього не читав, я чую, що Введення у ймовірність та статистику із використанням R дуже добре. Це повна ~ 400 сторінок книги (також доступна як фактична книга). Як бонус, він також навчає вас R, чого, звичайно, ви хочете навчитися в будь-якому випадку.
Мені дуже подобається Маленький посібник зі статистичної практики Джерарда Е. Даллала
Ось свіжий один: Введення ймовірностей і статистика Використання R . Це хоч і специфічно для R, але він чудовий. Я ще цього не читав, але, здається, поки що добре ...
Один з самих, якщо не найбільш популярних підручників по машинному навчання є Гест, Tibshirani, і Фрідман, Елементи статистичного навчання , яка повністю доступний в Інтернеті ( в даний час десятої друку). За обсягом він порівнянний, наприклад, з розпізнаванням образів Єпископа та ML або ML ML , але ці книги не є безкоштовними, хоча ESL є.
Hastie & Tibshirani також спільно написали вільно доступне Вступ до статистичного навчання, із додатками в R, які в основному є більш простою версією The Elements і зосереджені на R.
У 2015 році компанія Hastie & Tibshirani була співавтором нового підручника « Статистичне навчання з обмеженістю»: «Лассо та узагальнення» , також доступного в Інтернеті. Цей досить коротший і зосереджений спеціально на ласо.
Ще один вільно доступний всеохоплюючий підручник з машинного навчання - Байесівське міркування та машинне навчання Девіда Барбера . Я сам цим не користувався, але це широко вважається відмінною книгою.
Тепер переходимо до більш спеціалізованих тем:
Rasmussen & Williams гауссовских процеси для машинного навчання , яка є книгою по гауссовским процесам.
Багато чекали підручника з глибокого навчання Goodfellow, Bengio та Courville, який вийде у світ MIT Press. Він ще не опублікований, але книга вже доступна в Інтернеті. На офіційному веб-сайті ви можете переглянути його у браузері, але не можете завантажити (відповідно до домовленості з видавцем), але легко знайти комбінований PDF, наприклад, тут, на github .
Csaba Szepesvári, Алгоритми навчання зміцненню , стисла книга про RL. Класичний, набагато докладніший, але трохи датований підручник - «Саттон і Барто», навчальне підкріплення: вступ, який також є у вільному доступі в Інтернеті, але лише у громіздкому форматі HTML.
Бойд і Ванденберге, Опукла оптимізація .
Норман Матлофф написав підручник з математичної статистики для студентів інформатики, який безкоштовно. Якийсь ринок ніші, я думаю. Що того варте, я цього не читав, але в Матлоффа є кандидат наук. в математичній статистиці працює у відділі інформатики і написав дійсно гарну книгу R, яку рекомендую людям, які хочуть краще перейти до наступного етапу програмування R (на відміну від просто встановлення моделей із консервованими функціями).
Статистика OpenIntro
http://www.openintro.org/stat/textbook.php
Недорогі копії в м'якій обкладинці також доступні на Amazon.
Новий погляд на статистику Вілла Г. Хопкінса - це чудово! Він покликаний допомогти вам зрозуміти, як зрозуміти результати статистичних аналізів, а не як довести статистичні теореми.
Не конкретна статистика, але хороший ресурс: http://www.reddit.com/r/mathbooks Також Джордж Кейн у Georgia Tech веде список вільно доступних математичних текстів, що включає деякі статистичні тексти. http://people.math.gatech.edu/~cain/textbooks/onlinebooks.html
Мені дуже подобаються дві книги Даніеля Макфаддена з Берклі:
http://elsa.berkeley.edu/users/mcfadden/e240a_sp98/e240a.html
http://elsa.berkeley.edu/users/mcfadden/e240b_f01/e240b.html
Для потрапляння в стохастичні процеси та SDE, лекції Тома Курца важко перемогти. Він починається з гідного огляду ймовірності та певних результатів конвергенції, а потім занурюється прямо в стохастичні процеси безперервного часу досить зрозумілою, зрозумілою мовою. Взагалі це одна з найкращих книг на цю тему - безкоштовно чи іншим чином - я знайшов.
" Вступ до статистичного навчання з додатками на R " http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/ двома з трьох авторів відомого " Елементи статистичного навчання " плюс ще 2 автори . Вступ до статистичного навчання з додатками на R написано на більш вступному рівні з меншою математичною основою, ніж Елементи статистичного навчання, використовує R (на відміну від «Елементи статистичного навчання») і вперше був опублікований у 2013 році, через кілька років після запуску цієї нитки.
Cosma Shalizi, гуру МС МС, періодично оновлює проект книги із статистикою, яку незабаром опублікує Cambridge Press під назвою « Розширений аналіз даних з елементарної точки зору» . Не можу рекомендувати його досить високо ...
Ось зміст:
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
StatSoft в Handbook Статистика Електронний ( «Єдиний Інтернет - ресурс про статистику Рекомендується Encyclopedia Britannica») варто перевірити.
Деякі завантажувані нотатки про ймовірність, що здається цікавим: http://www.math.harvard.edu/~knill/teaching/math19b_2011/handouts/chapters1-19.pdf
Прикладна ймовірність: http://www.acsu.buffalo.edu/~bialas/EAS305/docs/EAS305%20NOTES%202005.pdf
http://www.ma.huji.ac.il/~razk/Teaching/LectureNotes/LectureNotesProbability.pdf
Я знаю, що інші автори зіткнулися з проблемою, щоб зробити свої книги доступними тут для обміну стеками ... Друкована версія нашого видання 2002 року була надрукована 3 рази і розпродана 3 рази; Нещодавно Springer та Google почали продавати його (лише книги) як електронну книгу PDF (без програмного забезпечення) на сайтах Springer та Google за $ 79.
Ми раді, що зможемо зробити БЕЗКОШТОВНА версія електронної книги PDF (видання 2002 р.) Доступною для користувачів stackexchange за адресою:
http://www.mathstatica.com/book/bookcontents.html
Це повна версія PDF оригіналу друкованого видання 2002 року. Хоча програмне забезпечення не входить (ні Mathematica, ні mathStatica ), методи, теореми, підсумкові таблиці, приклади, вправи, теореми тощо є корисними та актуальними ... навіть як опорний текст для людей, які навіть не мають Mathematica .
Завантажити можна:
всю книгу у вигляді одного завантаженого файлу ... із вмістом, на якому можна натиснути наживо тощо, ... або
глава за розділом.
Установка iBooks
Щоб встановити як iBook:
Завантажте всю книгу у вигляді одного PDF-файлу
Потім перетягніть його в iBooks (під розділом: PDF файли).
Установка iPad
Щоб встановити на iPad:
Спочатку встановіть його як iBook (як зазначено вище)
Відкрити iTunes; виберіть свій iPad; натисніть на Книги: виберіть книгу та синхронізуйте її з вашим iPad.
Приємно бачити, як науковці вільно поширюють свої роботи. Ось безкоштовні книги ML / Stats у форматі PDF:
Машинне навчання
Ймовірність / Статистика
Лінійна алгебра / оптимізація
Генетичний алгоритм
Записуваний до імовірнісних посібників і пов'язаних з ними головоломки разом з R кодом для навчання. Сподіваюся, це допомагає
Не належним чином весь підручник, але частина IV математики для інформатики стосується ймовірності та випадкових змінних.
http://www.probabilitycourse.com/ - веб-сайт, на якому розміщено безкоштовний онлайн-підручник з вірогідністю та статистикою. Він також має додаткові функції, такі як графічні інструменти та відео з лекціями
Ось також чудова безкоштовна книга про багатоваріантну статистику Мардена, в першу чергу стосується звичайної лінійної моделі, пов'язаної на цій сторінці:
Це не підручник, але байєсівські методи пошуку MH370 - це чудовий вступ до фільтрів частинок.
Цифровий підручник з теорії ймовірностей і статистики М. Табога можна знайти на https://www.statlect.com рівень є проміжним. У ньому сотні розв’язаних вправ та прикладів, а також покрокові докази всіх представлених результатів.