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☆☆☆☆☆

徐藹婷，李金昌 著

圖書標籤:

• 統計學習
• 機器學習
• 模式識彆
• 習題集
• 李航
• 統計建模
• 數據挖掘
• 人工智能
• 理論基礎
• 算法實現

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111552932

版次：1

商品編碼：12012429

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 高等院校經濟學係列精品規劃教材

開本：16開

齣版時間：2016-11-01

用紙：膠版紙

頁數：144

內容簡介

　　本書是與李金昌、蘇為華編著的國傢“十二五”規劃教材《統計學》相配套的教輔用書。本書嚴格對照教材體例，在原教材的學習要點、練習與思考的基礎上經增加題型與擴充題量而成，並且提供瞭相應的參考答案。題型包括填空題、判斷題、單項選擇題、多項選擇題、簡答題和計算題等，力求既覆蓋全麵又突齣重點。

目錄

前 言
第一部分 學習要點與習題
第一章 總論2
本章要點2
一、填空題4
二、判斷題6
三、單項選擇題7
四、多項選擇題8
五、簡答題9
六、計算題10
第二章 統計數據的收集、整理與顯示11
本章要點11
一、填空題14
二、判斷題16
三、單項選擇題16
四、多項選擇題18
五、簡答題19
六、計算題20
七、實踐題20
第三章 變量分布特徵的描述21
本章要點21
一、填空題23
二、判斷題23
三、單項選擇題24
四、多項選擇題26
五、簡答題28
六、計算題28
第四章 抽樣估計32
本章要點32
一、填空題34
二、判斷題34
三、單項選擇題35
四、多項選擇題37
五、簡答題37
六、計算題38
第五章 假設檢驗42
本章要點42
一、填空題44
二、判斷題44
三、單項選擇題45
四、多項選擇題46
五、簡答題47
六、計算題48
七、綜閤分析題49
第六章 方差分析50
本章要點50
一、填空題52
二、判斷題52
三、單項選擇題53
四、多項選擇題54
五、簡答題54
六、計算題54
第七章 相關迴歸分析57
本章要點57
一、填空題59
二、判斷題59
三、單項選擇題60
四、多項選擇題61
五、簡答題63
六、計算題63
第八章 時間數列分析66
本章要點66
一、填空題68
二、判斷題69
三、單項選擇題69
四、多項選擇題71
五、簡答題73
六、計算題74
第九章 統計指數分析77
本章要點77
一、填空題80
二、判斷題80
三、單項選擇題81
四、多項選擇題83
五、簡答題84
六、計算題85
第十章 統計綜閤評價89
本章要點89
一、填空題91
二、判斷題91
三、單項選擇題92
四、多項選擇題92
五、簡答題93
六、計算題94
第十一章 非參數統計方法96
本章要點96
一、填空題98
二、判斷題98
三、單項選擇題98
四、多項選擇題99
五、簡答題100
六、計算題100
第二部分 習題參考答案
第一章 總論104
一、填空題104
二、判斷題105
三、單項選擇題105
四、多項選擇題105
五、簡答題105
六、計算題106
第二章 統計數據的收集、整理與顯示107
一、填空題107
二、判斷題108
三、單項選擇題108
四、多項選擇題108
五、簡答題108
六、計算題109
七、實踐題111
第三章 變量分布特徵的描述112
一、填空題112
二、判斷題112
三、單項選擇題113
四、多項選擇題113
五、簡答題113
六、計算題113
第四章 抽樣估計115
一、填空題115
二、判斷題115
三、單項選擇題116
四、多項選擇題116
五、簡答題116
六、計算題116
第五章 假設檢驗119
一、填空題119
二、判斷題119
三、單項選擇題119
四、多項選擇題120
五、簡答題120
六、計算題120
七、綜閤分析題121
第六章 方差分析122
一、填空題122
二、判斷題122
三、單項選擇題122
四、多項選擇題122
五、簡答題123
六、計算題123
第七章 相關迴歸分析125
一、填空題125
二、判斷題125
三、單項選擇題125
四、多項選擇題126
五、簡答題126
六、計算題126
第八章 時間數列分析129
一、填空題129
二、判斷題130
三、單項選擇題130
四、多項選擇題130
五、簡答題130
六、計算題130
第九章 統計指數分析135
一、填空題135
二、判斷題135
三、單項選擇題135
四、多項選擇題136
五、簡答題136
六、計算題136
第十章 統計綜閤評價140
一、填空題140
二、判斷題140
三、單項選擇題140
四、多項選擇題140
五、簡答題141
六、計算題141
第十一章 非參數統計方法143
一、填空題143
二、判斷題143
三、單項選擇題143
四、多項選擇題143
五、簡答題144
六、計算題144

前言/序言

　　前言　　本書是與李金昌、蘇為華編著的國傢“十二五”規劃教材《統計學》相配套的教輔用書。《統計學》自2007年2月齣版以來，經過不斷修改至今已經第4版，目前正在準備第5版。《統計學》齣版後，廣大讀者給予瞭真切關愛與充分肯定，同時也提齣瞭很多寶貴的意見與建議，其中就包括希望我們能夠編寫一本配套的習題集，以便更好地滿足師生的教學需要。經過一段時間的準備，本書終於與大傢見麵瞭。 　　本書由徐藹婷、李金昌編著，劉波、李佩瑾、祝瑜晗、石薇等參與瞭相關的輔助性工作。本書嚴格對照教材體例，在原教材的學習要點、練習與思考的基礎上經增加題型與擴充題量而成，並且提供瞭相應的參考答案。題型包括填空題、判斷題、單項選擇題、多項選擇題、簡答題和計算題等，力求既覆蓋全麵又突齣重點。本書由李金昌教授最終修改審定。今後再版時還將做進一步的增加與擴充。由於時間所限，錯誤恐怕難免，望讀者及時批評指正。

《算法漫談：從基礎到進階的算法思維之旅》 本書並非一本枯燥的技術手冊，而是一場關於算法思維的精彩漫談。它以引人入勝的敘事方式，帶領讀者一步步走進算法的奇妙世界，從最基礎的概念齣發，逐步探索更復雜、更具挑戰性的算法模型。本書的核心在於培養讀者的“算法直覺”和“問題拆解能力”，教會讀者如何像一位經驗豐富的偵探一樣，分析問題、提煉關鍵、設計策略，最終找到最優解。 本書內容詳述： 第一部分：算法的基石——思維的起點 第一章：何為算法？——解決問題的藝術 我們將從日常生活中的例子齣發，闡述算法的本質：解決特定問題的步驟化、規範化方法。 探討算法的三個核心要素：輸入、輸齣和有限性。 通過簡單的“煮水”或“找路”場景，形象地介紹算法的邏輯性和嚴謹性。 引入“效率”的概念，為後續章節的算法分析奠定基礎。 第二章：數據結構的初步認知——信息的組織之道 介紹基本的數據結構，如數組、鏈錶、棧和隊列。 以“圖書管理係統”或“排隊購票”等實際應用場景，說明不同數據結構在信息存儲和訪問上的優劣。 強調數據結構是算法的載體，選擇閤適的數據結構能極大地提升算法效率。 通過圖示和簡單的代碼片段（僅用於概念說明，非詳細實現），幫助讀者理解數據結構的內部運作。 第三章：簡單算法的構建——從“是什麼”到“怎麼做” 聚焦於基礎的排序算法，如冒泡排序、選擇排序、插入排序。 逐步分析每種算法的實現邏輯，並通過圖解展示其工作過程。 引導讀者思考這些簡單算法的性能特點，例如它們的時間復雜度。 引入“遞推”和“遞歸”的思想，為理解更復雜的算法打下基礎。 第二部分：進階算法的探索——思維的飛躍 第四章：分而治之的智慧——遞歸與分治算法 深入講解遞歸的思想，並通過經典問題如“漢諾塔”、“斐波那契數列”等進行演示。 介紹分治算法的通用框架，並以“二分查找”為例，展示其高效性。 探討分治算法在解決大規模問題時的優勢，以及遞歸深度和棧溢齣的潛在問題。 第五章：貪婪的效率——貪心算法的魅力 解釋貪心算法的核心思想：每一步都做齣當前看起來最優的選擇。 通過“找零錢”、“活動選擇”等問題，展示貪心算法的應用。 分析貪心算法適用的條件，以及並非所有問題都適用於貪心策略。 引導讀者理解“局部最優不一定導緻全局最優”的陷阱。 第六章：動態規劃的精妙——優化決策的藝術 這是本書的重點章節之一。我們將深入淺齣地剖析動態規劃的思想。 從“最長公共子序列”、“背包問題”、“區間調度”等經典問題齣發，逐步揭示動態規劃的“狀態定義”、“狀態轉移方程”和“邊界條件”。 強調動態規劃的核心在於“避免重復計算”，通過錶格化或記憶化搜索實現。 引導讀者學會如何將一個復雜問題轉化為一係列相互關聯的子問題。 第三部分：圖算法與搜索——連接與尋路的奧秘 第七章：圖的遍曆與連通——網絡的探索 介紹圖的錶示方法：鄰接矩陣和鄰接錶。 詳細講解深度優先搜索（DFS）和廣度優先搜索（BFS），並通過“迷宮尋路”、“社交網絡分析”等案例進行說明。 探討圖的連通性，介紹並查集（Disjoint Set Union）的基本思想。 第八章：最短路徑的追尋——權衡與抵達 介紹Dijkstra算法，講解其如何在帶權圖中找到單源最短路徑。 介紹Floyd-Warshall算法，用於解決所有頂點對之間的最短路徑問題。 討論Bellman-Ford算法，並分析其在存在負權邊時的應用。 第四部分：算法分析與優化——效率的追求 第九章：時間與空間——算法的性能度量 詳細介紹大O錶示法，講解如何分析算法的時間復雜度和空間復雜度。 區分常數時間、對數時間、綫性時間、平方時間等概念。 通過實例分析，幫助讀者理解不同算法在處理大規模數據時的性能差異。 第十章：算法的優化之路——精益求精 總結前麵章節所學到的優化思想，如使用更高效的數據結構、避免重復計算、選擇閤適的算法策略等。 介紹一些常見的優化技巧，如緩存、預計算等。 鼓勵讀者在解決實際問題時，始終思考“是否有更優的解法”。 本書的特點： 循序漸進，由淺入深： 從最基本概念講起，逐步引入復雜算法，確保讀者能夠輕鬆理解。 案例驅動，形象生動： 大量運用生活化的例子和生動的比喻，使抽象的算法概念變得觸手可及。 注重思維培養： 強調算法背後的邏輯和解決問題的思維模式，而非死記硬背。 圖文並茂，易於理解： 豐富的圖解和流程圖，幫助讀者直觀理解算法過程。 實踐導嚮： 引導讀者將所學知識應用於解決實際問題，激發學習興趣。 《算法漫談》不僅僅是一本算法書籍，更是一本開啓思維方式的指南。無論您是計算機科學的初學者，還是希望提升算法能力的從業者，本書都將是您不可或缺的良伴，帶您在算法的海洋中自在遨遊，發現解決問題的無限可能。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對數據科學充滿熱情的研究生，我一直在尋找一本能夠幫助我深化統計學理解，並將其與實際項目結閤的教材。《統計學習題集》這本書，簡直是為我量身定做的。它不僅僅是一道題的堆砌，更像是為我量身打造瞭一個探索統計學奧秘的實驗室。書中的題目涉及的領域非常廣泛，從經典的迴歸分析，到現代的機器學習模型，應有盡有。最讓我贊賞的是，這本書沒有簡單地羅列題目，而是將每一個題目都置於一個具體的應用背景之下。例如，在關於模型選擇的章節，書中設計瞭一個根據用戶行為預測産品銷量的題目，通過這個題目，我深刻理解瞭交叉驗證、正則化等概念的重要性，以及如何選擇最適閤特定場景的模型。這本書的解題思路非常清晰，而且往往會提供多種解題方法，並分析它們的優缺點，這讓我能夠更全麵地理解同一個問題可以有不同的解決方案，從而培養我批判性思維的能力。我常常會花很多時間去鑽研那些我一開始覺得難以理解的題目，但最終都能在書中的引導下找到答案，並且對背後的原理有瞭更深的認識。這本書讓我擺脫瞭過去那種“隻會解題，不懂原理”的尷尬境地。它不僅提升瞭我的理論知識，更重要的是，它讓我學會瞭如何將統計學知識應用到實際的數據科學項目中，解決真實世界的問題。我強烈推薦給所有有誌於從事數據科學、機器學習等領域的學生和研究者，這本書一定會讓你受益匪淺。

評分☆☆☆☆☆

這本《統計學習題集》真是太棒瞭！我是一名正在攻讀統計學專業的學生，平時最頭疼的就是那些抽象的理論概念，總是覺得理論和實際應用之間隔著一道鴻溝。剛拿到這本書的時候，我本來沒抱太大期望，想著可能就是一些枯燥的習題集，最多能幫我鞏固一下公式。但當我翻開第一頁，就被深深吸引住瞭。它不是那種乾巴巴的題目堆砌，而是將每一個統計概念都巧妙地融入到實際的場景中，比如金融風險分析、醫學診斷、市場營銷預測等等。讓我印象最深刻的是關於迴歸分析的那一部分，書中提供的案例不僅貼近生活，而且非常具有代錶性，讓我能清晰地理解自變量和因變量之間的關係，以及如何通過模型來解釋和預測。更讓我驚喜的是，書中很多題目都附帶瞭詳細的解題思路和步驟，甚至還解釋瞭為什麼選擇某種方法，而不是其他方法，這對於我這種喜歡刨根問底的學生來說，簡直是福音！很多時候，我即使做對瞭題目，也未必真正理解瞭背後的邏輯，而這本書恰恰彌補瞭這一點。它就像一位耐心而博學的導師，一步步引導我深入理解統計學的精髓。我常常會花很長時間去琢磨一道題，不僅僅是為瞭得到正確答案，更是為瞭理解作者是如何將復雜的統計思想分解成易於理解的步驟的。這本書讓我對統計學産生瞭前所未有的興趣，感覺學習過程不再是枯燥的背誦和計算，而是一場充滿探索和發現的智力遊戲。我強烈推薦給所有和我一樣，正在統計學道路上摸索前進的朋友們，相信我，這絕對是一本能讓你“脫胎換骨”的寶藏！

評分☆☆☆☆☆

說實話，我拿到《統計學習題集》的時候，並沒有立刻被它吸引，甚至有點抗拒。我平時接觸的統計學材料，要麼是厚重的教科書，要麼是充斥著各種符號的論文，總覺得統計學離我有點遙遠，而且做題總是一種負擔。但是，這本書卻刷新瞭我的認知。它從一個非常獨特的視角齣發，將那些看似高深的統計概念，轉化成瞭可以動手操作、可以感知的實際問題。我記得其中有一章關於機器學習算法的內容，我之前一直對這些東西感到模糊不清，覺得它們非常神秘。但書中通過一個預測用戶購買行為的例子，一步步引導我理解瞭決策樹、支持金字塔式等算法的原理。每一個步驟都講解得非常透徹，並且附帶瞭相應的代碼實現思路，雖然我還不擅長編程，但這讓我對算法的運作方式有瞭直觀的認識。讓我特彆驚喜的是，書中還包含瞭一些關於數據可視化和特徵工程的練習，這在很多傳統的統計教材中都很少涉及。通過這些練習，我學會瞭如何更好地理解和呈現數據，如何從海量的數據中提取有用的信息。這本書的題目設計非常有層次感，從基礎的概念鞏固，到復雜的模型構建和評估，循序漸進，讓人感覺進步是可見的。我常常在做完一道題目後，會産生一種豁然開朗的感覺，仿佛之前睏擾我的那些難題都迎刃而解瞭。這種成就感是激勵我繼續學習的最大動力。我可以說，《統計學習題集》不隻是一本題集，更是一本引導我進入統計學廣闊世界的鑰匙。

評分☆☆☆☆☆

我一直對自然語言處理（NLP）領域非常感興趣，但發現很多NLP算法的背後都隱藏著深厚的統計學基礎。《統計學習題集》這本書，就像是我學習NLP過程中的一個強大助推器。它非常巧妙地將統計學原理與NLP中的實際應用相結閤，讓我能夠更深入地理解那些復雜的NLP模型。例如，在關於文本分類的章節，書中通過一個情感分析的案例，讓我深刻理解瞭條件概率、貝葉斯定理等在構建文本分類模型中的重要作用。讓我特彆驚喜的是，書中對隱馬爾可夫模型（HMM）和條件隨機場（CRF）的講解，這些都是NLP中非常重要的模型。書中不僅詳細解釋瞭這些模型的數學原理，還通過具體的語言學問題，比如詞性標注、命名實體識彆等，來引導我進行練習，讓我能夠直觀地感受到這些模型是如何工作的。這本書的題目設計非常具有啓發性，很多題目都會引導我思考不同的特徵工程方法、模型參數選擇等問題，這讓我能夠更全麵地理解如何優化NLP模型的性能。此外，書中還提供瞭一些關於如何利用統計學方法來評估NLP模型性能的指導，這對於我這樣的初學者來說，非常有價值。我常常會把書中的練習作為我學習NLP算法的實踐平颱，通過反復的練習，我不僅加深瞭對統計學原理的理解，更重要的是，我能夠更自信地去接觸和應用更復雜的NLP模型。這本書無疑為我在NLP領域的深入學習打下瞭堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，統計學是一門非常實用的學科，但過去接觸到的教材，往往過於理論化，難以與實際應用聯係起來。《統計學習題集》這本書，成功地打破瞭這一壁壘。它以一種非常生動、形象的方式，將統計學的概念和方法呈現在讀者麵前。書中的題目，沒有生硬的公式推導，更多的是基於真實的場景和數據，讓我能夠身臨其境地去感受統計學解決問題的魅力。我尤其喜歡書中關於數據挖掘和模式識彆的部分，它通過分析用戶點擊行為、社交網絡關係等數據，讓我理解瞭如何利用統計學方法來發現數據中的隱藏模式和規律。讓我印象深刻的是，書中關於聚類分析的講解，它不是簡單地介紹K-means算法，而是通過分析客戶分群、商品推薦等案例，讓我明白瞭聚類分析在實際業務中的廣泛應用，以及如何根據不同的業務需求選擇閤適的聚類方法。這本書的題目設計非常有層次感，從基礎的概念理解，到復雜的模型構建和應用，循序漸進，讓我在不知不覺中提升瞭統計學能力。而且，書中還提供瞭一些關於如何可視化統計分析結果的指導，這對於我這樣需要嚮非技術背景的同事解釋數據分析結果的人來說，非常有幫助。我常常會把書中的案例作為自己工作中的靈感來源，並且在實際工作中運用學到的統計方法來解決各種挑戰。這本書不僅提升瞭我的專業技能，更重要的是，它讓我對統計學這門學科産生瞭由衷的喜愛。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在互聯網行業從事數據分析的職場人士，我一直希望能係統性地提升自己在統計學方麵的專業素養。《統計學習題集》這本書，無疑是我職業生涯中一次重要的“充電”。它沒有局限於某個單一的統計領域，而是非常全麵地涵蓋瞭從基礎統計概念到高級統計模型的各個方麵，並且將這些知識點都巧妙地融入到瞭實際的互聯網業務場景中。例如，在用戶行為分析的部分，書中設計瞭很多關於A/B測試、用戶留存率分析、轉化率優化等相關的題目，這些都與我日常的工作內容高度契閤。通過做這些題目，我不僅鞏固瞭相關的統計方法，更重要的是，我能夠更清晰地理解如何在實際業務中運用統計學來驅動決策。讓我特彆印象深刻的是，書中關於假設檢驗的講解，它不是簡單地介紹P值和置信區間，而是通過分析廣告投放效果、産品功能上綫影響等案例，讓我明白瞭如何科學地設計實驗，如何解讀實驗結果，以及如何避免常見的統計陷阱。這本書的題目設計非常有針對性，很多題目都能夠觸及到實際工作中可能遇到的痛點和難點。而且，書中還提供瞭一些關於如何用Python或R語言實現統計分析的思路，這對於我這樣的實踐者來說，非常有幫助。我常常會把書中的一些案例作為自己工作的參考，並且在實際工作中運用學到的統計方法來解決問題。這本書不僅提升瞭我的專業技能，更重要的是，它讓我對數據分析的工作充滿瞭熱情和信心。

評分☆☆☆☆☆

我是一名多年在金融行業工作的從業者，雖然工作中經常會接觸到統計數據，但對於統計學的理論基礎和實際應用，總覺得缺乏係統性的認知。手裏這本《統計學習題集》，就像及時雨一樣，給瞭我一個重新審視和學習統計學的機會。這本書最大的特點在於，它不拘泥於理論的死記硬背，而是通過大量貼近實際業務場景的案例，來講解統計學的概念和方法。例如，在風險管理的部分，書中設計瞭很多關於濛特卡洛模擬和VaR計算的題目，這些都與我日常的工作息息相關。通過做這些題目，我不僅鞏固瞭相關的統計知識，更重要的是，我明白瞭如何在實際工作中應用這些工具來量化和管理風險。讓我印象深刻的是，書中對於時間序列分析的講解，它沒有僅僅停留在ARIMA模型的公式推導，而是通過分析股票價格、通貨膨脹率等真實數據，讓我理解瞭如何識彆時間序列的趨勢、季節性和隨機性，以及如何利用這些信息進行預測。這本書的題目難度梯度設計得非常好，能夠滿足不同水平讀者的需求。我作為有一定實踐經驗但理論基礎薄弱的讀者，能夠從基礎題開始，逐步深入到更復雜的模型應用，這種感覺非常踏實。此外，書中對一些統計軟件的使用也有所提及，這對於我們這些希望將理論知識轉化為實際生産力的人來說，非常有價值。我真心感謝作者的良苦用心，將如此實用且富有深度的內容呈現給瞭我們，它不僅提升瞭我的專業技能，更讓我對未來在金融統計領域的探索充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對社會科學研究方法感興趣的學生，我一直在尋找一本能夠幫助我掌握統計學在研究中應用的教材。《統計學習題集》這本書，給瞭我很大的驚喜。它沒有僅僅停留在理論層麵，而是非常注重將統計學知識與社會科學研究的實際問題相結閤。書中關於抽樣調查和問捲設計的那一部分，我之前一直覺得很抽象，但通過書中關於民意調查、消費者滿意度調查等案例，我 suddenly 領悟瞭如何科學地設計抽樣方案，如何避免抽樣誤差，以及如何解讀調查結果。讓我特彆贊賞的是，書中關於假設檢驗和迴歸分析的講解，它不是簡單地介紹各種統計檢驗方法，而是通過分析教育公平性、社會經濟地位對健康影響等研究課題，來引導我理解如何運用統計學來檢驗研究假設，如何解釋變量之間的關係，以及如何控製混淆變量。這本書的題目設計非常有研究導嚮性，很多題目都會引導我思考如何將研究問題轉化為可統計檢驗的命題，如何選擇閤適的統計方法來迴答研究問題，以及如何解釋研究結果的統計學意義。此外，書中還提供瞭一些關於如何使用統計軟件（如SPSS）來完成統計分析的指導，這對於我這樣的社會科學研究者來說，非常實用。我常常會把書中的案例作為我撰寫研究報告的參考，並且在實際研究中運用學到的統計方法來解決各種學術問題。這本書不僅提升瞭我的研究能力，更重要的是，它讓我看到瞭統計學在揭示社會現象、探索人類行為方麵的巨大潛力。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我對統計學一直抱有一種敬畏又畏懼的心態。一方麵，我能感受到統計學在現代社會中的重要性，無論是科學研究還是商業決策，都離不開它。另一方麵，那些復雜的公式和抽象的概念，常常讓我望而卻步。《統計學習題集》這本書，就像一盞指路明燈，為我驅散瞭心中的迷霧。它巧妙地將抽象的理論與生動的實例相結閤，讓我能夠以一種更直觀、更容易接受的方式去理解統計學。書中關於概率分布的那一部分，我之前一直覺得很枯燥，但通過書中關於彩票中奬概率、保險理賠等實際案例，我 suddenly 領悟瞭不同概率分布的意義和應用場景。讓我特彆驚喜的是，書中對統計推斷部分的講解，它不是簡單地介紹點估計和區間估計，而是通過分析民意調查、産品質量檢測等案例，讓我明白瞭為什麼需要進行統計推斷，以及如何根據樣本數據來推斷總體特徵。這本書的題目設計非常貼心，很多題目都會給齣一些提示，或者暗示解題的方嚮，這對於初學者來說非常友好。而且，書中還附帶瞭一些關於統計軟件（如R語言）的使用指導，這讓我能夠將學到的理論知識直接應用到實踐中，而不僅僅停留在紙麵上。我常常會花很長時間去反復練習書中的題目，每一次練習都讓我對統計學有瞭更深的理解和更強的信心。這本書不僅提升瞭我的知識水平，更重要的是，它讓我對統計學産生瞭濃厚的興趣，讓我願意投入更多的時間和精力去學習它。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對機器學習充滿好奇的非科班齣身的學習者，在自學過程中，經常會遇到一些統計學上的瓶頸。《統計學習題集》這本書，如同一位經驗豐富的嚮導，為我打開瞭通往機器學習核心的統計學大門。它沒有像某些教材那樣，一上來就拋齣大量晦澀難懂的數學公式，而是從更貼近實際應用的角度入手，循序漸進地引導我理解統計學在機器學習中的關鍵作用。例如，在關於模型評估的章節，書中通過一個圖像識彆的案例，讓我深刻理解瞭混淆矩陣、精確率、召迴率等評估指標的重要性，以及它們如何幫助我們衡量模型的性能。最令我贊賞的是，書中對統計學習理論的講解，它沒有僅僅停留在模型的使用層麵，而是深入剖析瞭模型背後的統計學原理，比如偏差-方差權衡、過擬閤與欠擬閤的根源等等。通過做書中的相關練習，我能夠更清晰地理解為什麼某些模型會錶現齣特定的行為，以及如何通過調整模型或數據來優化其性能。這本書的題目設計非常有代錶性，涵蓋瞭分類、迴歸、聚類等多種機器學習任務，讓我能夠通過練習來鞏固和深化對不同算法的理解。此外，書中還提供瞭一些關於如何解釋模型預測結果的練習，這對於我這樣需要嚮他人解釋模型工作原理的學習者來說，非常有價值。這本書讓我不僅學會瞭如何“使用”統計學，更重要的是，它讓我學會瞭如何“理解”統計學，這對我後續深入學習機器學習起到瞭至關重要的作用。

評分☆☆☆☆☆

給女朋友買的，情人節禮物hhhhh

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

老師推薦，考試用書。。。。。

評分☆☆☆☆☆

書是正版?現在的書更新的太快瞭，這本不買新的跟不上老師兩課啊

評分☆☆☆☆☆

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經典書籍，學習統計的必備參考

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很齊，很好

評分☆☆☆☆☆

很不錯吧應該，配送一如既往給力

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