具体描述
畅销书《程序员的数学》第2弹！
机器学习、数据挖掘、模式识别推荐基础知识
从入门到应用，结合大量实例和263张图表
1. 图文直观
穿插大量有趣的实例和263张图表
2. 通俗易懂
借助高中数学知识解释各类概率统计问题
3. 角度新颖
独特的编排思路，巧妙阐述了概率论与统计学的基本理论
4. 内容全面
从入门到应用，系统讲解概率统计的方方面面?
●第1章概率的定义3
●1.1概率的数学定义3
●1.2三扇门（蒙提霍尔问题） ——飞艇视角4
●1.2.1蒙提霍尔问题5
●1.2.2正确答案与常见错误6
●1.2.3以飞艇视角表述6
●1.3三元组（Ω, F, P） ——上帝视角9
●1.4随机变量13
●1.5概率分布17
●1.6适于实际使用的简记方式19
●1.6.1随机变量的表示方法19
●1.6.2概率的表示方法20
●1.7?是幕后角色21
●1.7.1不必在意?究竟是什么21
●1.7.2?的习惯处理方式22
●1.7.3不含?（不含上帝视角）的概率论23
●1.8一些注意事项23
●1.8.1想做什么23
●1.8.2因为是面积……24
●部分目录
内容简介
《程序员的数学2：概率统计》沿袭《程序员的数学》平易近人的风格，用通俗的语言和具体的图表深入讲解程序员必须掌握的各类概率统计知识，例证丰富，讲解明晰，且提供了大量扩展内容，引导读者进一步深入学习。《程序员的数学2：概率统计》涉及随机变量、贝叶斯公式、离散值和连续值的概率分布、协方差矩阵、多元正态分布、估计与检验理论、伪随机数以及概率论的各类应用，适合程序设计人员与数学爱好者阅读，也可作为高中或大学非数学专业学生的概率论入门读物。 (日)平冈和幸,(日)堀玄 著；陈筱烟 译 平冈和幸，数理工程学博士，对机器学习兴趣浓厚。喜欢Ruby，热爱Scheme。被Common Lisp吸引，正在潜心研究。
堀玄，数理工程学博士，主要从事脑科学与信号处理领域的研究。喜欢Ruby、、PostScript等语言。正在研究基于统计学理论的语言处理。
陈筱烟，毕业于复旦大学计算机科学与技术系。从大学时期开始接触Java、程序开发，目前对Web应用及智能手机应用开发很感兴趣。译作有《编程全解》《App，这样设计才好卖》《两周自制脚本语言》等。
用户评价
我翻看了几页，感觉作者在处理概念的时候，非常注重逻辑的严谨性和清晰度。比如，在讲解“条件概率”的时候，他没有直接给出公式，而是先通过一个生动的生活化场景来引入，然后才逐步推导出数学表达式。这种由浅入深、由易到难的讲解方式，对于我这种数学基础不是特别扎实但又渴望学习的读者来说，简直是福音。我尤其欣赏书中在介绍一些重要的定理时，会花很大的篇幅来解释其背后的直觉意义，而不是简单地罗列定理和证明。这让我能够更好地理解为什么这个定理是重要的，以及它在解决实际问题中能发挥怎样的作用。我希望书中能够继续保持这种风格，尤其是在讲解一些更复杂的统计模型时，例如“线性回归”或“逻辑回归”，能够从模型构建的初衷，到参数的解释，再到模型评估的标准，都能够用清晰易懂的语言进行阐述。我特别想知道，书中是否会介绍一些常用的统计学库，比如 SciPy、Statsmodels，以及如何在实际项目中运用它们来解决问题。
这本书的排版和字体都非常舒适，阅读起来不会感到疲劳。我特别喜欢书中的一些“小贴士”或者“注意”栏目，它们通常会提炼出关键的知识点，或者指出一些容易混淆的地方。这对于我这种容易走神，需要反复巩固的读者来说，非常有帮助。我希望书中能够在讲解一些统计学上的陷阱或者常见误区时，也设置类似的提示，例如在进行统计推断时，应该注意哪些潜在的偏差，或者在解读 P 值时，应该避免哪些错误的理解。我还有一点特别期待，就是书中是否会涉及一些与机器学习相关的统计学知识，比如在模型评估中如何使用交叉验证，或者在特征工程中如何利用统计方法来选择和转换特征。毕竟，概率统计是机器学习的基石，如果能在这本书中找到一些连接点，那将是莫大的惊喜。
这本书的封面设计简约而不失专业感，金属质感的灰色背景上，点缀着一些抽象的数学符号，中间是醒目的书名“程序员的数学(2)概率统计”。初拿到手，就能感受到它的分量，厚实但并不笨重，传递出一种扎实的知识感。我一直觉得，作为一名程序员，如果仅仅停留在代码层面，就像一个只会操作工具的工匠，而要成为一名真正的“工程师”，对底层逻辑和原理的理解必不可少，而概率统计正是其中一个至关重要的支柱。这本书的名字直击痛点，尤其是我在工作中经常会遇到需要进行数据分析、模型评估，甚至是 A/B 测试的场景，这些都离不开概率统计的理论基础。我最期待的是书中能够清晰地解释那些晦涩的概念，比如贝叶斯定理、概率密度函数、期望值和方差等等，并且能够用程序员更容易理解的方式来呈现，例如结合代码示例或者实际案例来讲解。毕竟，抽象的数学公式对于我们来说，有时候就像天书一样。我希望这本书能够像一位经验丰富的导师，循循善诱地引导我走进概率统计的世界，让我不仅能“知其然”，更能“知其所以然”。
我注意到书中在探讨不同概率分布的特性时，使用了大量的图表和可视化手段。比如，在讲解正态分布时，书中不仅给出了概率密度函数的公式，还配有多张不同参数下的正态分布曲线图，直观地展示了均值和标准差对曲线形状的影响。这种可视化方式极大地降低了理解的门槛，让抽象的数学概念变得更加具象化。我希望这种可视化风格能够贯穿全书，尤其是在讲解一些涉及多维数据的统计方法时，例如“多元统计分析”或者“降维技术”，如果能有相应的图表来展示数据的分布和特征，那将非常有帮助。我也很好奇书中在介绍“假设检验”时，是否会提供一些实际案例，例如如何利用假设检验来判断一个广告投放的效果，或者如何通过统计方法来评估一个算法的优劣。如果能有类似的代码实现，那就更完美了，这样我可以直接在自己的开发环境中进行尝试和学习。
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程序员复习概率的书
看着便宜就买了，这些基本的数学需要再过一遍
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终于买了希望能读完！
终于买了希望能读完！
好的
无聊的时候有的看了
打开书页，首先映入眼帘的是一个非常详尽的目录。它将整个概率统计的知识体系梳理得井井有条，从最基础的概率论概念，到离散型和连续型随机变量，再到常见的概率分布，最后深入到统计推断、假设检验和回归分析等更高级的主题。我特别留意到目录中包含了一些我工作中经常会遇到的关键词，比如“置信区间”、“P值”、“最大似然估计”等等。这让我对这本书的实用性充满了期待。我希望它不仅仅是一本理论堆砌的书籍，而是能够真正地将这些统计概念与实际的编程应用联系起来。比如，在讲解假设检验的时候，我希望作者能给出如何用 Python 或 R 语言来执行一个简单的 A/B 测试，或者如何用统计方法来判断一个新功能上线后的效果是否显著。如果书中能提供一些代码片段，甚至是完整的示例项目，那将是锦上添花。此外，我对书中关于“统计建模”的部分也充满好奇，我希望能够了解如何利用概率统计的知识来构建自己的预测模型，例如对用户行为进行预测，或者对系统性能进行评估。