书籍摘要

《Probability and Statistics for Machine Learning》是由 Charu C. Aggarwal 编写的教材，旨在为机器学习领域的研究人员和学生提供概率论和统计学的基础知识。本书由 Springer Nature Switzerland AG 出版，是一本全面且深入的教材，适合对机器学习中的概率和统计方法感兴趣的读者。

书籍内容概述

第一部分：概率与统计基础

本书的第一部分介绍了概率论和统计学的基本概念，包括数据的表示、概率论的基本原理、随机变量及其分布等。作者详细阐述了如何通过样本估计总体参数，并讨论了假设检验和置信区间的基本方法。这些内容为后续章节中更高级的机器学习应用奠定了坚实的理论基础。

第二部分：从概率到机器学习

第二部分探讨了如何将概率论和统计学应用于机器学习。作者详细介绍了如何从数据中重建概率分布，包括最大似然估计、贝叶斯估计等方法。此外，还讨论了回归分析、分类问题以及无监督学习中的聚类和异常检测等常见机器学习任务。这些内容展示了概率和统计方法在机器学习中的广泛应用。

第三部分：高级主题

本书的高级部分涵盖了离散状态马尔可夫过程和概率不等式与近似方法。这些内容对于理解复杂数据结构（如时间序列和图数据）中的模式识别和预测非常重要。作者还介绍了如何使用马尔可夫链进行模型评估和生成模型的构建，以及如何应用概率不等式来处理机器学习中的不确定性。

特色与亮点

• 理论与实践相结合：本书不仅提供了概率论和统计学的理论基础，还通过大量实例展示了这些理论在机器学习中的应用。
• 丰富的练习题：书中包含约 650 道练习题，包括已解决的示例、章节内的练习题和章节末尾的练习题，帮助读者巩固所学知识。
• 面向机器学习的视角：本书从机器学习的角度出发，重点介绍了那些在机器学习中特别有用的概率和统计方法，使读者能够更好地理解和应用这些技术。

适用对象

本书适合计算机科学、数据科学和统计学等领域的高年级本科生和研究生，以及对机器学习中的概率和统计方法感兴趣的自学者。读者需要具备一定的数学基础，包括高中水平的微积分和线性代数知识。

总之，《Probability and Statistics for Machine Learning》是一本内容丰富、结构清晰的教材，能够帮助读者深入理解概率论和统计学在机器学习中的应用，并为他们在这一领域的进一步研究和实践提供有力支持。