All of Statistics A Concise Course in Statistical Inference统计推断精要课程

Inference in Hidden Markov Models统计推断专著

隐马尔科夫模型的统计推断讲得最全的书，非《Inference in Hidden Markov Models》莫属。连续状态空间、最大似然估计、贝叶斯计算这些概念听起来复杂，但书里用挺接地气的方式拆解了不少关键点。 Olivier Cappé他们这几位作者，都是统计圈里的老熟人，比较系统，尤其对时间序列的同学来说，这书真的能帮上忙。你要是做过音频、自然语言、或者金融建模，应该对 HMM 不陌生。这本就可以说是入门+进阶一条龙了。马尔科夫链作为底层逻辑，虽然简单，但和隐藏状态一结合，瞬间复杂度就上来了。还好书里图也不少——78 张插图呢，讲公式的时候不会太晕。里面关于模型选择的那段我个人觉得值

数据挖掘 0 2025-06-25

All Of Statistics统计学完全教程中英文高清版详细介绍

Larry Wasserman的《统计学完全教程》涵盖了传统数理统计学的全面内容，并引入了Bootstrap方法、独立性推断、因果推断、图模型、非参数回归、正交函数光滑法、分类等新方法和技术。该书强调培养数据分析能力，提供丰富实例帮助读者快速掌握使用R软件进行统计数据分析。

数据挖掘 10 2024-07-13

All of Statistics中英文高清教程

高清的《All Of Statistics》中英文双语版，真的挺实用的。书签分章节，翻页速度快，重点是看起来不费眼。Larry Wasserman 的方式比较贴近咱们程序员的逻辑思维，一上来就用概率、变量这些入门，后面再慢慢引入因果推断、图模型啥的，逻辑清晰，例子也接地气。统计理论讲得扎实，应用也到位。像Bootstrap 方法、贝叶斯推断、线性回归这几个内容，配合 R 语言代码，直接能跑。想搞清楚Logistic 回归的背后原理？这本讲得还挺透，搭配 R 用着也顺手。比较推荐给那种想从原理到实战都打通的前端/数据开发同学，尤其是你用Python 做数据或者你正琢磨怎么搞推荐系统的，翻翻这

数据挖掘 0 2025-06-16

Head First Statistics统计入门指南

深入浅出的统计，Head First Statistics是我当年啃统计时的救命书。图多字少，风格也挺活泼，跟常见那种一上来就甩公式的教材不一样，读起来没啥压力。 Head First 系列本来就以“看得懂”为卖点，这本也一样。不管你是前端、数据还是写算法的，只要要动点统计脑筋，这书都蛮合适。像概率分布、假设检验这类概念，讲得都挺明白。用在前端上？也有用。比如做用户行为、AB 测试，这些背后的逻辑都离不开统计。你再配合下面这几本资源一起看，效果更好： Excel 数据：表格统计必备，适合做可视化前预。 SAS 统计：企业级工具，适合搞大数据的你。 MATLAB 数据：科学计算神器，适合搞算法

统计分析 0 2025-06-29

SPSS推断性统计分析教程

SPSS 的推断性统计，嗯，挺适合那些做数据的小伙伴。你要是需要做 t 检验、方差或者协方差，SPSS 这个工具绝对不能少。它了详细的教程，让你轻松上手。比如，t 检验和多元方差，SPSS 都能好地支持，过程也蛮简单。你只要根据数据类型选择合适的方法，剩下的交给 SPSS，结果挺直观的。如果你对显著性检验有点困惑，SPSS 也能清晰地你进行相关。，SPSS 是一个数据的好帮手，尤其适合统计类的数据工作。

统计分析 0 2025-06-14

多元统计分析精要

本书以多元正态分布、均值向量和协方差阵检验为基础，深入探讨聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析、对应分析、典型相关分析等主流方法。此外，本书还结合市场研究、顾客满意度研究、金融研究、环境研究等领域的最新应用，系统阐述定性数据建模分析、对数线性模型、logistic 回归、路径分析、结构方程模型、联合分析、多变量图表示法、多维标度法等前沿方法。

算法与数据结构 17 2024-05-16

SQL练习1创建课程表Course

嗯，想在数据库里创建个“课程”表？可以用这个 SQL 语句：CREATE TABLE Course (Cno CHAR(4) PRIMARY KEY, Cname CHAR(40), Cpno CHAR(4), Ccredit SMALLINT, FOREIGN KEY (Cpno) REFERENCES Course(Cno));这个语句挺基础，但也能多实际问题。你可以看到，Cno是课程的唯一标识，Cpno是外键，指向本表的其他课程，Ccredit表示学分。注意，外键的设置关键，可以保持数据的一致性。你如果对外键设置有些疑问，可以参考一些相关文章，像是《MySQL 主键与外键关系详解》或者《

SQLServer 0 2025-06-11

Applied Multivariate Statistical Analysis多元统计经典教材

教材的结构蛮清晰，案例也挺实在，Applied Multivariate Statistical Analysis算是多元统计里比较经典的书了。用起来的感觉就是，讲理论不啰嗦，配的数学推导也刚刚好。要是你平时接触过机器学习或数据挖掘，这本书能帮你更扎实地理解背后的统计原理。里面像主成分、判别、因子这些方法都有详细讲，而且还结合不少实际应用场景，结构清楚，也挺系统。用 R 或 MATLAB 做实验的话，操作起来比较顺，能快速对上号。哦对了，如果你还在找配套资源，下面这些文章也还不错：多元统计学应用 R，R 语言党可以看看数据挖掘的统计学基础，基础铺垫挺全面统计学入门，完全

数据挖掘 0 2025-06-17

The Elements of Statistical Learning统计学习核心算法

数据挖掘里的数学基础，The Elements of Statistical Learning算是绕不开的一本。内容硬核，推导也比较多，适合那些想深挖机器学习底层逻辑的朋友。你要是数学功底还行，看这本准没错，虽然不轻松，但收获真的大。统计学习的核心算法、Lasso、稀疏建模这些都有讲，像支持向量机、Boosting 也都有提到。讲得比较系统，适合你做算法原理或者准备走科研路线的场景。不过说实话，这本书对数学要求挺高，线性代数、概率论、高数都要跟得上。建议你先补一下基础，比如可以看看机器学习数学基础那篇，把数学铺垫好。有意思的是，它对 R 语言也有点支持，如果你平时用 R，可以顺手看看统计

数据挖掘 0 2025-06-24