Об этом проекте

Этот репозиторий сопровождает книгу «Probability and Statistics for Data Science», предлагая самодостаточное введение в ключевые концепции. Он включает бесплатный PDF, 103 Jupyter-ноутбука с использованием 23 реальных наборов данных, 118 видео со слайдами и решения 200 упражнений. Темы охватывают теорию вероятностей (эмпирические, условные, методы Монте-Карло), дискретные и непрерывные переменные (распределения, оценивание, цепи Маркова), многомерный анализ, усреднение, корреляцию, проверку гипотез, PCA/модели низкого ранга и регрессию/классификацию (линейная, логистическая, деревья, нейронные сети). Все материалы практичны и включают реализации на Python для обучения через практику.