क्या कोई मुफ्त सांख्यिकीय पाठ्यपुस्तकें उपलब्ध हैं?
जवाबों:
ऑनलाइन पुस्तकों में शामिल हैं
अद्यतन: मैं अब अपनी खुद की पूर्वानुमान पाठ्यपुस्तक जोड़ सकता हूं
हस्ती, टिब्शीरानी, और फ्रीडमैन द्वारा सांख्यिकीय सीखना के तत्व सांख्यिकी और डेटा खनन के लिए एक मानक पाठ है, और अब नि: शुल्क है:
यहाँ एक शानदार संभावना पुस्तक है: http://www.dartmouth.edu/~chance/teaching_aids/books_articles/probability_book/book.html जिसे आप हार्डकॉपी में भी खरीद सकते हैं ।;
मैंने अक्सर इंजीनियरिंग सांख्यिकी हैंडबुक को उपयोगी पाया है। यह यहाँ पाया जा सकता है ।
हालांकि मैंने इसे कभी नहीं पढ़ा है, मुझे लगता है कि आर का उपयोग करने के लिए परिचय और सांख्यिकी का उपयोग बहुत अच्छा है। यह एक पूर्ण ~ 400 पृष्ठ ईबुक है (एक वास्तविक पुस्तक के रूप में भी उपलब्ध है)। एक बोनस के रूप में, यह आपको आर भी सिखाता है, जो आप बेशक सीखना चाहते हैं।
मुझे वास्तव में जेरार्ड ई। दलाल द्वारा सांख्यिकीय अभ्यास की छोटी पुस्तिका पसंद है
यहाँ एक नया है: आर का उपयोग करने की संभावना और सांख्यिकी का परिचय । यह आर-विशिष्ट है, हालांकि, लेकिन यह एक शानदार है। मैंने इसे अभी तक नहीं पढ़ा है, लेकिन यह अब तक ठीक है ...
मशीन सीखने पर सबसे लोकप्रिय नहीं , सबसे लोकप्रिय पाठ्यपुस्तकें हैंस्टी, तिब्शीरानी और फ्रीडमैन, द एलिमेंट्स ऑफ स्टैटिस्टिकल लर्निंग , जो पूरी तरह से ऑनलाइन (वर्तमान में 10 वीं प्रिंटिंग) उपलब्ध है। यह बिशप के पैटर्न मान्यता और एमएल या मर्फी के एमएल जैसे दायरे में तुलनीय है , लेकिन उन पुस्तकों को मुफ्त नहीं है, जबकि ईएसएल है।
Hastie & Tibshirani ने सह-रूप से उपलब्ध एक परिचय को सांख्यिकीय रूप से सीखने के साथ R में अनुप्रयोग के साथ स्वतंत्र रूप से उपलब्ध कराया , जो मूल रूप से The Elements का एक सरल संस्करण है और R पर केंद्रित है।
2015 में, Hastie & Tibshirani ने Sparsity: The Lasso और Generalifications के साथ एक नई पाठ्यपुस्तक सांख्यिकीय लर्निंग को सह-लेखक किया , जो ऑनलाइन भी उपलब्ध है। यह एक छोटा सा छोटा है और विशेष रूप से लासो पर केंद्रित है।
एक और स्वतंत्र रूप से उपलब्ध ऑल-एंबेसिंग मशीन लर्निंग टेक्स्टबुक डेविड बार्बर की बायेसियन रीजनिंग और मशीन लर्निंग है । मैंने खुद इसका उपयोग नहीं किया, लेकिन इसे व्यापक रूप से एक उत्कृष्ट पुस्तक माना जाता है।
अब और विशेष विषयों पर स्विच कर रहे हैं:
रासमुसेन और विलियम्स मशीन लर्निंग के लिए गाऊसी प्रक्रियाओं , जो गाऊसी प्रक्रियाओं पर किताब।
बहुप्रतीक्षित गुडफेलो, बेंगियो और कोर्टविल डीप लर्निंग टेक्स्टबुक जो एमआईटी प्रेस द्वारा प्रकाशित होने वाली है। यह अभी तक प्रकाशित नहीं हुआ है, लेकिन पुस्तक पहले से ही ऑनलाइन उपलब्ध है। आधिकारिक वेबसाइट पर कोई भी इसे ब्राउज़र में देख सकता है, लेकिन (प्रकाशक के साथ समझौते के अनुसार) डाउनलोड नहीं कर सकता है, लेकिन जीथब पर यहां एक संयुक्त पीडीएफ उदाहरण खोजना आसान है ।
Csaba Szepesvári, एल्गोरिथ्म फॉर रिनफोर्समेंट लर्निंग , RL पर एक संक्षिप्त पुस्तक। एक शास्त्रीय, बहुत अधिक विस्तृत, लेकिन थोड़ा सा दिनांकित पाठ्यपुस्तक सटन और बार्टो है, सुदृढीकरण सीखना: एक परिचय जो स्वतंत्र रूप से ऑनलाइन भी उपलब्ध है लेकिन केवल एक बोझिल HTML प्रारूप में।
बॉयड और वैंडेनबर्ग, उत्तल अनुकूलन ।
नॉर्मन मैटलॉफ़ ने कंप्यूटर विज्ञान के छात्रों के लिए एक गणितीय सांख्यिकी पाठ्यपुस्तक लिखी है जो मुफ़्त है। एक आला बाजार की तरह, मुझे लगता है। इसके लायक क्या है, मैंने इसे नहीं पढ़ा है, लेकिन मैटलॉफ ने पीएच.डी. गणितीय आंकड़ों में, एक कंप्यूटर विज्ञान विभाग के लिए काम करता है, और वास्तव में एक अच्छी आर किताब लिखी है, जो मैं उन लोगों के लिए सुझाता हूं जो प्रोग्रामिंग आर के अगले चरण में जाना चाहते हैं (जैसे कि डिब्बाबंद कार्यों के साथ सिर्फ फिटिंग मॉडल के विपरीत)।
OpenIntro सांख्यिकी
http://www.openintro.org/stat/textbook.php
अमेजन पर सस्ती पेपरबैक प्रतियां भी उपलब्ध हैं।
विल जी। हॉपकिंस द्वारा सांख्यिकी का एक नया दृश्य महान है! यह आपको सांख्यिकीय विश्लेषण के परिणामों को समझने के तरीके को समझने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, न कि सांख्यिकीय प्रमेयों को साबित करने के लिए।
सांख्यिकी विशिष्ट नहीं है, लेकिन एक अच्छा संसाधन है: http://www.reddit.com/r/mathbooks इसके अलावा, जॉर्जिया टेक में जॉर्ज कैन स्वतंत्र रूप से उपलब्ध गणित ग्रंथों की एक सूची रखता है जिसमें कुछ सांख्यिकीय ग्रंथ शामिल हैं। http://people.math.gatech.edu/~cain/textbooks/onlinebooks.html
मुझे वास्तव में बर्कले के डैनियल मैकफैडेन की ये दो किताबें पसंद हैं:
http://elsa.berkeley.edu/users/mcfadden/e240a_sp98/e240a.html
http://elsa.berkeley.edu/users/mcfadden/e240b_f01/e240b.html
स्टोचस्टिक प्रक्रियाओं और एसडीई में प्रवेश के लिए, टॉम कुर्तज़ के व्याख्यान नोट्स को हरा देना कठिन है। यह संभाव्यता और कुछ अभिसरण परिणामों की एक सभ्य समीक्षा के साथ शुरू होता है, और फिर काफी स्पष्ट, सुगम भाषा में निरंतर समय स्टोकेस्टिक प्रक्रियाओं में सही गोता लगाता है। सामान्य तौर पर यह विषय पर सर्वश्रेष्ठ पुस्तकों में से एक है - मुफ्त या अन्यथा - मैंने पाया है।
" आर में आवेदन के साथ सांख्यिकीय सीखने का एक परिचय " http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/ प्रसिद्ध लेखकों के 3 लेखकों में से दो लेखकों द्वारा " द एलिमेंट ऑफ़ स्टैटिस्टिकल लर्निंग " प्लस 2 अन्य लेखक । R में एप्लिकेशन के साथ सांख्यिकीय सीखने का एक परिचय, द एलीमेंट्री ऑफ़ स्टैटिस्टिकल लर्निंग की तुलना में कम गणितीय पृष्ठभूमि के साथ अधिक परिचयात्मक स्तर पर लिखा गया है, R का उपयोग करता है (सांख्यिकीय शिक्षण के तत्वों के विपरीत), और पहली बार 2013 में प्रकाशित हुआ था, कुछ साल इसके बाद धागा शुरू किया गया।
Cosma Shalizi, CMUs ML गुरु, कभी-कभी एक कैम्ब्रिज प्रेस द्वारा प्रकाशित एक आँकड़ों की किताब के एक मसौदे को अद्यतन करता है, जिसे एलीमेंट्री पॉइंट ऑफ़ व्यू से उन्नत डेटा विश्लेषण शीर्षक दिया जाता है । इसकी अत्यधिक अनुशंसा नहीं की जा सकती ...
यहाँ सामग्री की तालिका है:
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
स्टैट्सॉफ्ट की इलेक्ट्रॉनिक स्टेटिस्टिक्स हैंडबुक ('एनसाइक्लोपीडिया ब्रिटानिका द्वारा अनुशंसित सांख्यिकी के बारे में एकमात्र इंटरनेट संसाधन)' की जाँच के लायक है।
संभावना पर कुछ डाउनलोड करने योग्य नोट्स, जो दिलचस्प लगते हैं: http://www.math.harvard.edu/~knill/teaching/math19b_2011/handouts/chapters1-19.pdf
लागू संभावना: http://www.acsu.buffalo.edu/~bialas/EAS305/docs/EAS305%20NOTES%202005.pdf
http://www.ma.huji.ac.il/~razk/Teaching/LectureNotes/LectureNotesProbability.pdf
मुझे पता है कि अन्य लेखकों को स्टैक एक्सचेंज पर अपनी किताबें यहां उपलब्ध कराने के लिए कुछ परेशानी हुई है ... हमारे 2002 संस्करण के मुद्रित संस्करण को 3 बार मुद्रित किया गया और 3 बार बेचा गया; स्प्रिंगर और Google ने हाल ही में इसे (बुक केवल) एक पीडीएफ ई-पुस्तक (कोई सॉफ्टवेयर) के रूप में स्प्रिंगर और Google साइटों पर $ 79 के लिए बेचना शुरू किया।
हमें पीडीएफ ईबुक संस्करण (2002 संस्करण) को मुफ्त में स्टैकएक्सचेंज उपयोगकर्ताओं को उपलब्ध कराने में सक्षम होने की खुशी है:
http://www.mathstatica.com/book/bookcontents.html
यह मूल 2002 मुद्रित संस्करण का एक पूर्ण पीडीएफ संस्करण है। हालांकि कोई सॉफ्टवेयर शामिल किया गया है (न मेथेमेटिका है और न ही mathStatica ), तरीकों, प्रमेयों, सारांश टेबल, उदाहरण, अभ्यास, प्रमेयों आदि सभी भी लोगों के लिए एक संदर्भ पाठ जो भी जरूरत नहीं है के रूप में उपयोगी और प्रासंगिक हैं ... मेथेमेटिका ।
कोई भी डाउनलोड कर सकता है:
संपूर्ण पुस्तक एक डाउनलोड फ़ाइल के रूप में ... सामग्री आदि के क्लिक करने योग्य तालिका के साथ ... या
अध्याय द्वारा अध्याय।
iBooks स्थापना
एक iBook के रूप में स्थापित करने के लिए:
संपूर्ण पुस्तक को एक पीडीएफ फाइल के रूप में डाउनलोड करें
फिर इसे iBooks (अनुभाग के अंतर्गत: पीडीएफ फाइलों) में खींचें।
आईपैड स्थापना
IPad पर स्थापित करने के लिए:
पहले इसे एक iBook के रूप में स्थापित करें (ऊपर के रूप में)
आईट्यून्स खोलें; अपना iPad चुनें; Books पर क्लिक करें: पुस्तक का चयन करें और इसे अपने iPad पर सिंक करें।
शिक्षाविदों को अपने कार्यों को स्वतंत्र रूप से वितरित करते हुए देखना अच्छा है। यहाँ पीडीएफ में मुफ्त एमएल / आँकड़े पुस्तकों का ट्रोव है:
मशीन लर्निंग
संभावना / आँकड़े
रैखिक बीजगणित / अनुकूलन
अनुवांशिक कलन
पूरी तरह से एक पाठ्यपुस्तक नहीं है, लेकिन कंप्यूटर विज्ञान के लिए गणित का भाग IV संभावना और यादृच्छिक चर के बारे में है।
http://www.probabilitycourse.com/ एक वेबसाइट है जो मुफ्त ऑनलाइन-आधारित संभाव्यता और सांख्यिकी पाठ्यपुस्तक की मेजबानी कर रही है। इसमें अतिरिक्त विशेषताएं भी हैं जैसे कि रेखांकन उपकरण और व्याख्यान वीडियो
यहाँ Marden द्वारा बहुभिन्नरूपी आँकड़ों पर एक बेहतरीन मुफ्त पुस्तक भी है, जो मुख्य रूप से इस पृष्ठ पर जुड़े सामान्य रेखीय मॉडल से संबंधित है:
यह एक पाठ्यपुस्तक नहीं है लेकिन MH370 के लिए खोज में बायेसियन तरीके कण फिल्टर के लिए एक महान परिचय है।
एम। तबोगा द्वारा संभाव्यता और आंकड़ों पर एक डिजिटल पाठ्यपुस्तक https://www.statlect.com पर प्राप्त की जा सकती है । स्तर मध्यवर्ती है। इसमें सैकड़ों हल किए गए अभ्यास और उदाहरण हैं, साथ ही प्रस्तुत किए गए सभी परिणामों के चरण-दर-चरण प्रमाण भी हैं।