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Python for probability, statistics, and machine learning

机译：适用于概率，统计和机器学习的Python

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摘要

Many recent books cover a combination of Python, data science, statistics, and machine learning. They vary widely in prerequisites and approach. This book does not include data science in its title and does not use large data sets. Its examples are often coin tossing and use small sets of random values. It assumes background in Python, probability, and statistics. A mathematical undergraduate course in probability and statistics would be necessary. The main purpose of this book seems to be to show how Python libraries can be used to implement concepts in probability, statistics, and machine learning. Code consists mostly of library calls. Machine learning is of growing importance, but is treated here in the context of probability and statistics in the final chapter, using only trivial examples instead of large data sets. Thus, this would not be the book for someone especially interested in machine learning.
机译：最近的许多书籍都涵盖了Python，数据科学，统计和机器学习的组合。它们在先决条件和方法上差异很大。这本书的标题中没有包括数据科学，也没有使用大型数据集。其示例通常是抛硬币，并使用少量随机值。它假定使用Python，概率和统计资料作为背景。概率和统计学的数学本科课程将是必要的。本书的主要目的似乎是说明如何使用Python库来实现概率，统计和机器学习中的概念。代码主要由库调用组成。机器学习的重要性日益提高，但是在最后一章中，机器学习在这里仅以简单的示例而非大型数据集作为背景，在概率和统计学的背景下进行了论述。因此，对于那些对机器学习特别感兴趣的人来说，这不是本书。

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