《Python编程实战高级》

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  • 第一章

    第1章 动态规划

    1.2 动态规划与0/1背包问题

    1.3 动态规划与分治算法

    • 第二章

      第2章 随机游走与数据可视化

      2.2 醉汉游走

      2.3 有偏随机游走

      2.4 变幻莫测的田地

      • 第三章

        第3章 随机程序、概率与分布

        3.2 计算简单概率

        3.3 统计推断

        3.4 分布

        3.5 散列与碰撞

        3.6 强队的获胜概率

        • 第四章

          第4章 蒙特卡罗模拟

          4.2 过线还是不过线

          4.3 使用查表法提高性能

          4.4 求π的值

          4.5 模拟模型结束语

          • 第五章

            第5章 抽样与置信区间

            5.2 中心极限定理

            5.3 均值的标准误差

            • 第六章

              第6章 理解实验数据

              6.2 弹丸的行为

              6.3 拟合指数分布数据

              6.4 当理论缺失时

              • 第七章

                第7章 随机试验与假设检验

                7.2 当心P-值

                7.3 单尾单样本检验

                7.4 是否显著

                7.5 哪个N

                7.6 多重假设

                • 第八章

                  第8章 条件概率与贝叶斯统计

                  8.2 贝叶斯定理

                  8.3 贝叶斯更新

                  • 第九章

                    第9章 谎言、该死的谎言与统计学

                    9.2 检验是有缺陷的

                    9.3 图形会骗人

                    9.4 Cum Hoc Ergo Propter Hoc

                    9.5 统计测量不能说明所有问题

                    9.6 抽样偏差

                    9.7 上下文很重要

                    • 第一十零章

                      第10章 机器学习简介

                      10.2 距离度量

                      • 第一十一章

                        第11章 聚类

                        11.2 K-均值聚类

                        11.3 虚构示例

                        11.4 更真实的示例

                        • 第一十二章

                          第12章 分类方法

                          12.2 预测跑步者的性别

                          12.3 K最邻近方法

                          12.4 基于回归的分类器

                          12.5 从“泰坦尼克”号生还

                          12.6 总结

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