概率与数据统计 PDF
有几种 PDF 格式的综合资源，涵盖概率和数据统计。以下是一些备受好评的资源：
- Dimitri P. Bertsekas 和 John N. Tsitsiklis 合著的《概率论导论》：本书全面介绍了概率论。内容涵盖了基本概念、随机变量、期望、条件和极限定理。
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- 《工程师和科学家的概率和统计》作者：Ronald E. Walpole、Raymond H. Myers、Sharon L. Myers 和 Keying Ye：本书专为工程和科学专 阿塞拜疆 Telegram 服务 业的学生量身定制，涵盖了概率、随机变量、概率分布、估计、假设检验、回归和方差分析。
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- 拉里·沃瑟曼 (Larry Wasserman) 撰写的《统计学全书：统计推断简明课程》：本书简明而全面地介绍了统计方法，包括概率论、推断、回归以及自举法和非参数统计等更高级的主题。
所有统计数据 PDF
- 谢尔顿·罗斯 (Sheldon Ross) 著的《概率入门课程》：这是一本广为人知的概率论入门书，适合广泛读者。书中对组合分析、概率公理、条件概率、离散和连续 更不用說兄弟向有史以來最好的兩部 随机变量等内容进行了清晰的解释。
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- Trevor Hastie、Robert Tibshirani 和 Jerome Friedman 合著的《统计学习的要素：数据挖掘、推理和预测》：这本书对于对机器学习和数据挖掘感兴趣的人而言必不可少。它涵盖的主题包括回归和分类的线性方法、神经网络和支持向量机。
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这些资源中的每一个都提供了概率和统计的全面概述，适合从初学者到高级的各种专业水平。
