통계 나 머신 러닝에 대한 좋은 과학 책이 있습니까?

실제 과학뿐만 아니라 현재 이론의 역사와 이유를 다루면서 읽는 것이 매우 즐겁고 인기있는 과학 도서가 많이 있습니다. 예를 들어 James Gleick (카오스, 프랙탈, 비선형 성)의 "Chaos", Stephen Hawking (물리, 우주의 기원, 시간, 블랙홀)의 "간단한 역사"또는 Richard Dawkins의 "The Selfish Gene"( 진화와 자연 선택). 이 책들 중 일부는 논증 (Dawkins)을 제시하고 일부는 그렇지 않습니다 (Gleick). 그러나 그들은 모두 심도있는 과학 교육을받지 않은 사람들이 어려운 개념을 이해하기 쉽도록 도와줍니다.

주로 통계 또는 기계 학습에 중점을 둔 책이 있습니까?

각 책의 내용에 대한 요약을 포함하십시오.

데이비드 살스 버그 (David Salsberg)의 The Lady Tasting Tea 가 바로 당신이 원하는 것 같아요 . 그것은 거의 소설처럼 거의 본질적으로 수학이없는 이야기 스타일로 쓰여져 있기 때문에 (내가 기억하는 것처럼) 누구나 접근 할 수 있습니다. 나는 오래 전에 그것을 읽고 정말로 즐겼습니다. 매우 빠르게 읽을 수 있으며 통계 분석이 무엇인지, 그리고 세계를 이해하고 실제 문제를 해결하는 데 도움이 될 수있는 방법을 사람들에게 알릴 수 있습니다.

Nate Silver의 새로운 저서 The Signal and the Noise : 왜 대부분의 예측이 실패했는지 – 일부는 설명에 잘 맞지 않습니다 . 평신도를위한 베이지안 사고에 대한 소개이기도합니다. 최근 주목을 받았으며이 책에 대한 리뷰는 여기 에서 찾을 수 있습니다 .

Levitt & Dubner의 Freakonomics 서적도 확인해 볼 가치가 있습니다 .

Sharon Bertsch McGrayne의 "죽지 않을 이론"은 Bayesian 통계의 역사와 수학에 너무 얽매이지 않고 그 뒤에 숨은 일반적인 아이디어에 대한 매우 읽기 쉬운 책입니다.

나는 또한 Gonnick과 Smith의 "The Cartoon Guide to Statistics"의 팬이며 수학에 대한 일반적인 통계 개념에 대한 좋은 소개이지만 수면을 취하지 않는 방식으로 제시되었습니다. 만화는 유전학, 물리학 및 화학에 대한 가이드를 제공하고 다른 두 가지를 읽었습니다.

더 잘 읽는다 :

Sam L. Savage 의 평균 결함

Nassim Taleb의 무작위성 바보

둘 다 일상 생활에서 확률과 통계를 해석하는 방법에주의를 기울이는 것에 대해 다소 신중한 책입니다. 예를 들어, 금융 시장에서는 일상적인 가우스 분포를 재앙적인 결과를 초래하는 위험 측정으로 오용 할 수 있으므로 실제적으로 더 경험적인 기반 모델 (몬테카를로 시뮬레이션)을 사용하고자 할 수 있습니다. 탈 레브는 금융계에서 매우 인기가 많으며 종종 행동 편향과 모델링에 대한 과도한 의존에 대해 더주의를 기울여야합니다.

이상적이지는 않지만 다음 책을 제안 할 것입니다.

1. ( 위대한) B. 만델 브로트 의 (미스) 시장 행동
2. Jefferey Rosenthal의 번개 에 쳤다

전자는 금융에 중점을 두었지만 여전히 통계에 의존하고, 후자는 확률, 몬티 홀 문제, 유틸리티 기능, 랜덤 워크 등 모든 흥미로운 가능성 주제에 대한 소개입니다.

기본적인 통계적 문해력 과 통계적 추론 에 도움 이되고 이것들을 중요하게 여기기 위한 아주 좋은 책 은 BBC의 응용 통계에 관한 대중 라디오 쇼 의 전 발표자 인 Andrew Dilnot 의 Tiger 입니다.

나는 종종 벤 골 다크 (Ben Goldacre)의 대중 과학 책인 Bad Science 와 동등한 통계로 추천한다 . 기본 통계 추론을 소개하고, 기본 통계 추론의 중요성을 보여주고, 실제로 더 잘 알아야하는 사람들 (특히 정치인, 언론인 등) 사이에서 기본 통계 추론의 부족에 대해 사람들이 관심을 갖도록하는 것이 좋습니다. 접근성이 뛰어나고 매력적이며 장소에서 재미 있고 다른 사람들에게 깊이 걱정하고 있습니다! 숫자를 '자신이 아닌 것'으로 생각하는 사람을위한 소개로 특히 좋습니다.

이안 아이레스 (Ian Ayres)는 "슈퍼 크 런처 : 숫자로 생각하는 것이 스마트 한 새로운 방법"이라는 책의 저자이다.

나는 내가 읽고 추천 한 퍼지 세트, 정보 이론, 엔트로피 및 통계적 추론에 관한 훌륭한 대중 시장 스타일의 책을 지적함으로써 여기에 공백을 메울 것이라고 생각했습니다.

• 퍼지에 대한 모든 비공식적 인 출발점은 1993 년 Dan Dan McNeill, Fuzzy Logic입니다. 사이먼 & 슈스터 : 뉴욕.

• 인간 두뇌의 구성에 대한 흥미로운 추측을 중심으로 구성된 신경망에 대한 대중 시장 소개는 Hawkins, Jeff, 2004, On Intelligence를 참조하십시오. 타임스 북 : 뉴욕.

통계의 함정 및 잘못된 추론과 같은 중요한 주제에 대한 읽기 쉬운 소개를 보려면 다음 세 가지를 시도하십시오.

• 허프, 대럴, 1954, 통계에 거짓말하는 법. WW Norton & Company 뉴욕.

• Kault, David, 2003, 상식 통계. Greenwood Press : Westport, 코네티컷.

• Smith, Gary, 2014, Standard Deviations : 결함 가정, 고문 데이터 및 통계를 활용하는 기타 방법. 간과 언론 : 뉴욕.

다음은 정보 이론 및 엔트로피와 관련이 있습니다.

• Lucky, RW, 1989, Silicon Dreams : 정보, 사람 및 기계. 세인트 마틴의 언론 : 뉴욕.

•이 저자는 정보 이론을 맥락에두고 정보 남용을 지적하면서 탁월한 전문가 역할을 수행하는 동시에 비전문가가 파악할 수있는 방식으로 글을 씁니다. Pierce, John Robinson, 1961, Symbols, Signals and Noise : The Nature and 의사 소통 과정. 하퍼 : 뉴욕.

•이 비슷한 제목을 읽었지만 이후 판이나 후속작인지 기억할 수 없습니다. Pierce, John Robinson, 1980, 정보 이론 소개 : 기호, 신호 및 잡음. 도버 간행물 : 뉴욕.

• 내가 올바르게 기억한다면,이 저자는 쉽게 읽을 수있을뿐 아니라 Brillouin, Léon, 1964, 과학, 불확실성 및 정보와 같은 몇 가지 고급 개념을 계속 접하게됩니다. 학술 출판 : 뉴욕.

• 또한 Brillouin, Léon, 1962, 과학 및 정보 이론을 참조하십시오. 학술 출판 : 뉴욕.

•이 글을 오래 전에 읽었지만이 저자가 읽을 수 있고 정보 이론에 대한 흥미로운 관찰 결과를 얻었습니다. Bar-Hillel, Yehoshua, 1964, 언어 및 정보 : 이론 및 응용에 대한 선택된 에세이. 애디슨-웨슬리 펍. Co. Reading, Mass.

혼돈, 정보, 양자 물리학, 확률, 무작위성, "사이버네틱스", 자기 조직화, 퍼지 세트 및 인공 지능과 같은 사고 주제에 관한 대량 시장 서적에는 작지만 눈에 띄는 소수의 재료가 포함되어 있음에주의하고 싶습니다. 논리적으로 유효하지 않은 시점에 비례하지 않는 경우가 있습니다. 이 이론들 각각에는 좋은 일로 멈출 때를 모르고 자신의 특정 분야를 모든 것에 대한 웅장한 설명으로 바꾸는 큰 논리적 도약을하는 잘 알려진 지지자가 있습니다.. Shannon은 정보 엔트로피의 오용에 대해 그들의 분야의 창시자들에 의한 명백한 경고를 무시하는 시점까지, 증거를 뛰어 넘는 저자들을 가지고있다. 글쓰기에는 열이 나고 건강에 해로운 색조가 있으며 때로는 크랭크로 인해 정크 과학으로 인정됩니다. 나는 명백한 논리적 오류와 때로는 잘못 알려진 사실에 근거하여이 주제들에 대해 터무니없는 것들을 계속 인쇄하는 유명한 이름을 말할 수 있습니다. 나는 심각한 화염 전쟁을 피하기 위해 여기에서하지 않을 것입니다. 왜냐하면 나는 우상과 신성한 소를 불러야하기 때문입니다. 이런 종류의 오해의 소지가있는 물질이 있다는 것을 알아 두십시오. 필요한 특별한 증거없이 특별한 주장을 조심하십시오.

Leonard Mlodinow의 Drunkard 's Walk 는 기본 통계 및 확률에 대한 소개를 쉽게 읽을 수 있습니다. 내용은 통계 또는 수학 교육이없는 대상을 대상으로하며 방정식이 없습니다. 나는 그것이 너무 바보 같은 것을 발견했다. 나쁜 통계의 다양한 적용과 관련하여 많은 일화가 있으며, 왜 잘못되었는지에 대한 명확한 설명이 있습니다.

이 책은 기본 통계와 조건부 확률을 다룹니다.

Kaiser Fung의 Numbers Rule Your World 는 보험 시장과 같은 현대 사회의 기본이되는 많은 시스템에서 통계의 중요성을 설명합니다.

Kaiser Fung의 Number Sense 도 "큰 데이터"에 대해보다 구체적으로 이야기합니다.