क्या आंकड़ों या मशीन सीखने के बारे में कोई अच्छी लोकप्रिय विज्ञान पुस्तक है?


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चारों ओर वास्तव में अच्छी लोकप्रिय विज्ञान की पुस्तकों का एक गुच्छा है, जो वास्तविक विज्ञान के साथ-साथ इतिहास और वर्तमान सिद्धांतों के पीछे का कारण है, जबकि पढ़ने के लिए बेहद सुखद है। उदाहरण के लिए, जेम्स गेलिक द्वारा "कैओस" (अराजकता, भंगुरता, ग़ैर-बराबरी), स्टीफन हॉकिंग द्वारा "समय का संक्षिप्त इतिहास" (भौतिकी, ब्रह्मांड की उत्पत्ति, समय, ब्लैकहोल), या रिचर्ड डॉकिंस ("द सेल्फी जीन") विकास और प्राकृतिक चयन)। इनमें से कुछ पुस्तकें तर्क (डॉकिंस) प्रस्तुत करती हैं, और कुछ (ग्लीक) नहीं। लेकिन वे सभी गहन वैज्ञानिक शिक्षाओं के बिना हममें से उन लोगों के लिए इसे आसान बनाना चाहते हैं जो अन्यथा कठिन अवधारणाओं को समझते हैं।

क्या ऐसी कोई किताबें हैं जो मुख्य रूप से सांख्यिकी या मशीन सीखने पर ध्यान केंद्रित करती हैं?

कृपया देखें कि प्रत्येक पुस्तक में क्या शामिल है।


मैं शीर्षक में एमएल को जोड़ने के लिए इतना बोल्ड था, क्योंकि दोनों आंकड़े और एमएल इस साइट के दो शीर्ष स्तर के विषय हैं और अन्यथा कोई भी एमएल के लिए एक ही सवाल पूछने के लिए मोहक महसूस कर सकता है। मुझे उम्मीद है कि यह ठीक है।
स्टेफेन

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(+1) ऐसी किताबों के बारे में पढ़ते हुए, जो मुझे पता है कि कभी-कभी होती है ... चिड़चिड़ाहट, यह स्पष्ट रूप से एक बाहरी दृश्य प्राप्त करने में मदद करती है और आम तौर पर आम विचारों को आम लोगों को कठिन अवधारणाओं को समझाने में मदद करती है।
स्टेफेन

@ ऑस्टेन: हाँ, मैं सोच रहा था कि क्या मुझे इसमें शामिल होना चाहिए। सच कहूं तो मुझे इस समय एमएल में कोई दिलचस्पी नहीं है, लेकिन मैंने माना कि उत्तर में एमएल से संबंधित किताबें शामिल होंगी, क्योंकि पॉप-साइंस के नजरिए से, एमएल और स्टैटिस्टिक्स मूल रूप से एक ही चीज हैं। वैसे भी, इसे शामिल करने में खुशी हो रही है, क्योंकि इसमें कुछ और किताबें मिल सकती हैं, और दोहराव अनावश्यक है :)
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@ naught101 इसे सामुदायिक विकी बनाने के बारे में कैसे?
मोमो

@ मोमो: ऐसा होने के लिए खुश। मैं खुद नहीं कर सकता।
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जवाबों:


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मुझे शक है कि डेविड साल्स्बर्ग द्वारा लेडी टेस्टिंग चाय पर आप क्या चाहते हैं। यह एक कथा शैली में लिखा गया है, लगभग एक उपन्यास की तरह, अनिवार्य रूप से कोई गणित नहीं है (जैसा कि मुझे याद है), इसलिए यह किसी के लिए भी सुलभ होगा। मैंने इसे बहुत पहले पढ़ा था और वास्तव में इसका आनंद लिया। यह बहुत तेजी से पढ़ता है, और लोगों को यह समझ दे सकता है कि सांख्यिकीय विश्लेषण क्या है और यह हमें दुनिया को समझने और व्यावहारिक समस्याओं को हल करने में कैसे मदद कर सकता है।


हाँ, कथा वास्तव में महत्वपूर्ण है। मैं उस प्रश्न में शामिल करने जा रहा था, लेकिन मेरे द्वारा उपयोग किए गए कुछ उदाहरणों में एक उत्कृष्ट कथा (जैसे डॉकिन्स) नहीं है, और मैं भूल गया था।
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बस इसे पढ़ना समाप्त कर दिया, और यह वही था जो मैं देख रहा था, इसलिए सिफारिश के लिए धन्यवाद। मुझे लेखन की गुणवत्ता काफी खराब लगी, जो पहले तो काफी विचलित करने वाली थी, लेकिन मुझे कुछ समय बाद इसकी आदत पड़ गई। कवर की गई सामग्री उत्कृष्ट है, और यह एक महान ऐतिहासिक विवरण देती है कि आँकड़े कहाँ से आए हैं, और खोजों को बनाने वाले लोगों को क्या आकर्षित करता है, और आपको आने वाले समय की झलक के साथ छोड़ देता है, और प्राप्त करने की रोमांचक संभावनाओं की भावना अधिक क्षेत्र में शामिल। यह देखने के लिए कि क्या मैं अपने कुछ आँकड़े नफरत करने वाले दोस्तों को पढ़ने के लिए पा सकता हूँ :)
naught101

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नैट सिल्वर की नई किताब द सिग्नल एंड द नॉइज़: व्हाई मोस्ट प्रेडिक्शन फ़ेल - बट नो डोन्ट फ़ॉर योर डिस्क्रिप्शन काफी अच्छी है। यह लेप्स लोगों के लिए बेयसियन सोच का एक परिचय भी है। हाल ही में इस पर कुछ ध्यान आया और पुस्तक की समीक्षा यहां मिल सकती है

इसके अलावा लेविट एंड डबनेर की फ्रीकॉनॉमिक्स की किताबें देखने लायक हैं ।


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शेरोन बर्ट्स मैकग्रेने द्वारा "द थ्योरी दैट नॉट डाई मर जाएगा" बायेसियन आंकड़ों के इतिहास पर एक बहुत ही पठनीय पुस्तक है और गणित में बहुत अधिक फंसने के बिना इसके पीछे सामान्य विचार है।

मैं भी गुन्निक और स्मिथ द्वारा "द कार्टून गाइड टू स्टैटिस्टिक्स" का प्रशंसक हूं, कुछ गणित के साथ आंकड़ों की सामान्य अवधारणा के लिए एक अच्छा परिचय है, लेकिन इस तरह प्रस्तुत किया गया है कि आपको नींद नहीं आती (मेरे पास भी है) आनुवंशिकी, भौतिकी और रसायन विज्ञान के लिए कार्टून गाइड और दूसरों के एक जोड़े को पढ़ा है)।


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अधिक अच्छे पढ़े:

सैम एल। सैवेज द्वारा फव्वारे का लाभ

नासिम तालेब द्वारा बेतरतीब ढंग से बेवकूफ बनाया गया

हमारे दैनिक जीवन में संभाव्यता और आंकड़ों की व्याख्या करने के तरीके के बारे में सावधान रहने के बारे में दोनों कुछ सतर्क किताबें हैं। उदाहरण के लिए, वित्तीय बाजारों में, कोई भी विनाशकारी परिणामों के साथ जोखिम माप के रूप में हर रोज़ गौसियन वितरण का दुरुपयोग कर सकता है, और इस प्रकार हम व्यवहार में अधिक अनुभवजन्य आधारित मॉडल (जैसे कि मोंटे कार्लो सिमुलेशन) का उपयोग करना चाह सकते हैं। तलेब वित्तीय हलकों में बहुत लोकप्रिय है, और अक्सर हमें व्यवहार पूर्वाग्रहों और मॉडलिंग पर अधिक निर्भरता के बारे में अधिक सावधान रहने के लिए सावधान करती है


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मैं निम्नलिखित पुस्तकों का सुझाव दूंगा, हालांकि न तो आदर्श है, आपको जांचना चाहिए:

  1. द (मिस) बिहेवियर ऑफ मार्केट्स (महान) बी। मंडेलब्रोट
  2. जेफरी रोसेन्थल द्वारा स्ट्राइक बाय लाइटनिंग

पूर्व में वित्त पर अधिक ध्यान केंद्रित किया गया था, लेकिन फिर भी स्टैटिस्टी, और उत्तरार्द्ध सभी दिलचस्प संभावना विषयों के लिए एक परिचय है: बाधाओं, मोंटी हॉल समस्या, उपयोगिता कार्य, यादृच्छिक चलता आदि।


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बुनियादी सांख्यिकीय साक्षरता और सांख्यिकीय तर्क का समर्थन करने के लिए एक बहुत अच्छी पुस्तक - और इन के लिए मामला बनाने के लिए महत्वपूर्ण के रूप में - टाइगर है कि एंड्रयू Dilnot द्वारा नहीं है, बीबीसी के लिए लागू आँकड़ों के बारे में एक लोकप्रिय रेडियो शो के पूर्व प्रस्तुतकर्ता ।

मैं अक्सर बेन गोल्डकेयर द्वारा लोकप्रिय पॉप विज्ञान पुस्तक बैड साइंस के समकक्ष आंकड़ों के रूप में इसकी सिफारिश करता हूं । बुनियादी सांख्यिकीय तर्क को पेश करने के लिए अच्छा है, बुनियादी सांख्यिकीय तर्क के महत्व को दिखाने के लिए, और लोगों के बीच बुनियादी सांख्यिकीय तर्क की कमी के बारे में चिंतित होना चाहिए जो वास्तव में बेहतर (विशेष रूप से राजनेताओं, पत्रकारों, आदि) को जानना चाहिए। बहुत सुलभ, आकर्षक, स्थानों में अजीब, दूसरों में गहराई से चिंता! विशेष रूप से किसी के लिए एक परिचय के रूप में अच्छा है जो संख्याओं को 'अपनी चीज नहीं' के रूप में समझता है।


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इयान आयरेस "सुपर क्रंचर्स: व्हाई थिंकिंग-बाय-नंबर्स इज द न्यू वे टू बी स्मार्ट" पुस्तक के लेखक हैं जो डेटा खनन के कई उदाहरणों पर चर्चा करता है।


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मुझे लगा कि मैं फजी सेट, सूचना सिद्धांत, एन्ट्रापी और सांख्यिकीय तर्क पर कुछ अच्छी जन-बाजार शैली की पुस्तकों को इंगित करके यहाँ एक अंतर भर दूंगा जो मैंने पढ़ा है और अत्यधिक अनुशंसा करता है।

• सभी चीजों के लिए फजी, एक अच्छा अनौपचारिक शुरुआती बिंदु है McNeill, Dan, 1993, Fuzzy Logic। साइमन एंड शूस्टर: न्यूयॉर्क।

• मानव मस्तिष्क के संगठन के बारे में कुछ दिलचस्प अटकलों के आसपास आयोजित तंत्रिका जाल के लिए एक अच्छे द्रव्यमान वाले बाजार में, हॉकिन्स, जेफ, 2004, ऑन इंटेलिजेंस देखें। टाइम्स बुक्स: न्यूयॉर्क।

आँकड़ों के नुकसान और तर्कपूर्ण तर्क जैसे महत्वपूर्ण विषयों के लिए आसानी से पठनीय परिचय के लिए, इन तीनों का प्रयास करें:

• हफ, डारेल, 1954, हाउ टू लाईन विथ स्टेटिस्टिक्स। डब्ल्यूडब्ल्यू नॉर्टन एंड कंपनी न्यूयॉर्क।

• कुल्ट, डेविड, 2003, कॉमन सेंस के साथ सांख्यिकी। ग्रीनवुड प्रेस: ​​वेस्टपोर्ट, कनेक्टिकट।

• स्मिथ, गैरी, 2014, मानक विचलन: आंकड़े के साथ झूठ बोलना, अत्याचारित डेटा और झूठ बोलने के अन्य तरीके। प्रेस की अनदेखी: न्यूयॉर्क।

निम्नलिखित सभी सूचना सिद्धांत और एन्ट्रापी से संबंधित हैं:

• लकी, आरडब्ल्यू, 1989, सिलिकॉन ड्रीम्स: सूचना, आदमी और मशीन। सेंट मार्टिन प्रेस: ​​न्यूयॉर्क।

• यह लेखक सूचना सिद्धांत को संदर्भ में रखने और इसके दुरुपयोग को इंगित करने का एक उत्कृष्ट काम करता है, जबकि एक गैर-विशेषज्ञ इस तरह से लिख सकता है: पियर्स, जॉन रॉबिन्सन, 1961, प्रतीक, सिग्नल और शोर: प्रकृति और संचार की प्रक्रिया। हार्पर: न्यूयॉर्क।

• मैं इस तरह के शीर्षक को पढ़ता हूं, लेकिन यह याद नहीं रख सकता कि यह बाद का संस्करण है या अनुवर्ती: पियर्स, जॉन रॉबिन्सन, 1980, एन इंट्रोडक्शन टू इंफॉर्मेशन थ्योरी: सिंबल्स, सिग्नल और शोर। डोवर प्रकाशन: न्यूयॉर्क।

• अगर मुझे सही याद है, तो यह लेखक आसानी से पढ़ने योग्य था, जबकि अभी भी कुछ और उन्नत अवधारणाओं में हो रहा है: ब्रिल्लिन, ल्योन, 1964, विज्ञान, अनिश्चितता और सूचना। अकादमिक प्रेस, न्यू यार्क।

• ब्रिल्लिन, ल्योन, 1962, विज्ञान और सूचना सिद्धांत भी देखें। अकादमिक प्रेस, न्यू यार्क।

• मैं इसे बहुत पहले पढ़ता हूं, लेकिन यकीन मानिए कि यह लेखक पठनीय था और सूचना सिद्धांत पर कुछ दिलचस्प टिप्पणियां थी: बार-हिल्ल, येहशुआ, 1964, भाषा और सूचना: उनके सिद्धांत और अनुप्रयोग पर चयनित निबंध। एडिसन-वेस्ले पब। कं पठन, मास।

मैं सावधान करना चाहता हूं कि अराजकता, सूचना, क्वांटम भौतिकी, संभावना, यादृच्छिकता, "साइबरनेटिक्स," स्व-संगठन, फ़ज़ी सेट और कृत्रिम बुद्धिमत्ता जैसे बड़े पैमाने पर बाजार की पुस्तकों में एक छोटी लेकिन प्रमुख अल्पसंख्यक सामग्री होती है जिसे उड़ा दिया जाता है कभी-कभी तार्किक रूप से अमान्य होने के अनुपात से बाहर का रास्ता। इन सिद्धांतों में से प्रत्येक के पास अच्छी तरह से ज्ञात प्रस्तावक हैं जो नहीं जानते कि कब एक अच्छी चीज के साथ रुकना है और अपने विशेष क्षेत्रों को हर चीज की भव्य व्याख्या में बदलने के लिए बड़ी तार्किक छलांग लगाना है।। प्रत्येक के पास लेखक हैं जो सबूतों से परे जाते हैं, यहां तक ​​कि अपने क्षेत्रों के संस्थापकों द्वारा स्पष्ट चेतावनी की अनदेखी करने के बिंदु तक, जैसा कि शैनन ने जानकारी के दुरुपयोग के बारे में किया था। उनके लेखन में एक बुखार भरा, अस्वास्थ्यकर टिंट है, जो कभी-कभी क्रैंक द्वारा उत्पादित जंक विज्ञान के रूप में योग्य होता है। मैं कुछ प्रसिद्ध नामों को नाम दे सकता हूं जो स्पष्ट तार्किक पतन और कभी-कभी तथ्य के सकल गलत अनुमानों के आधार पर, इन विषयों के बारे में अपमानजनक बातें छापते रहते हैं। मैं गंभीर ज्वाला युद्ध से बचने के लिए यहां ऐसा नहीं करूंगा, क्योंकि मुझे कुछ मूर्तियों और पवित्र गायों को बुलाना होगा। बस इस बात से अवगत रहें कि इस तरह की भ्रामक सामग्री वहाँ से बाहर है और इसे लाल झंडी दिखाने के लिए तैयार रहें। अपेक्षित असाधारण सबूत के बिना असाधारण दावों के लिए बाहर देखो।


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लियोनार्ड Mlodinow द्वारा Drunkard की सैर बुनियादी आँकड़ों और प्रायिकता का परिचय पढ़ने में आसान है। सामग्री दर्शकों के उद्देश्य से है जिसमें कोई सांख्यिकीय या गणितीय प्रशिक्षण नहीं है, और कोई समीकरण नहीं हैं। मैंने पाया कि यह थोड़ा बहुत नीचे गिर गया। खराब आँकड़ों के विभिन्न अनुप्रयोगों से संबंधित बहुत सारे उपाख्यान हैं, और स्पष्ट स्पष्टीकरण कि वे गलत क्यों थे।

पुस्तक में बुनियादी आँकड़े और सशर्त संभावना शामिल हैं।


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संख्याएँ , आपकी दुनिया का नियम , कैसर फंग द्वारा, कई प्रणालियों में आँकड़ों के महत्व का वर्णन करती है जो आधुनिक समाज के लिए मूलभूत हैं, जैसे बीमा बाजार।

कैसर फंग द्वारा नंबर सेंस , विशेष रूप से "बड़े डेटा" के बारे में बात करता है।

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