作为一名软件工程师，我对统计算法、数据挖掘、机器学习、贝叶斯网络、分类算法、神经网络、马尔可夫链、蒙特卡洛方法和随机数生成等主题感兴趣。
我个人没有亲身体验这些技术的乐趣，但我不得不使用在底层使用它们并希望在高层次上更多地了解它们的软件。我正在寻找涵盖面很广的书籍——在这一点上不需要很大的深度。我认为如果我能理解所采用的算法和技术背后的数学基础，我就能学到很多关于软件开发的知识。
统计分析社区能否推荐一些我可以用来了解更多关于在软件中实现各种统计元素的书籍？
哪些书籍提供了适用于计算机科学的计算统计的概述？
机器算法验证
参考
计算统计
2022-01-29 04:12:19
4个回答
我建议 Christopher Bishop 的“模式识别和机器学习”。您可以在https://www.microsoft.com/en-us/research/people/cmbishop/#!prml-book上看到其中的一些内容，包括示例章节
您可能想阅读 Stack Overflow 上关于 程序员或计算机科学家应该知道哪些统计信息的非常流行的问题。
这是 James E. Gentle，Computational Statistics（Springer，2009 年）的一本非常好的书，它涵盖了数据分析的计算和统计方面。Gentle 还撰写了其他伟大的书籍，请查看他的出版物。
另一本好书是Gentle 等人的《计算统计手册》 。（施普林格，2004）；它以 PDF 格式在网络上的某个地方流传，因此请尝试在 Google 上查看它。
您提到了一些 ML 技术，所以有两本相当不错的书（很遗憾，我最喜欢的是波兰语）： http:
//www.amazon.com/Machine-Learning-Algorithmic-Perspective-Recognition/dp/1420067184
http:// /ai.stanford.edu/~nilsson/mlbook.html
对于随机数生成等数字内容：
http ://www.nr.com/
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