İstatistikler veya makine öğrenimi hakkında herhangi bir popüler bilim kitabı var mı?


37

Etrafında gerçek bilim ile ilgilenen popüler bilim kitaplarının yanı sıra, güncel teorilerin ardındaki tarih ve sebeplerin yanı sıra okumak oldukça zevkli kalıyor. Örneğin, James Gleick (kaos, fraktallar, doğrusal olmayan) tarafından "Kaos", Stephen Hawking ("fizik, evrenin kökeni, zaman, karadelikler)" veya "Zamanın kara tarihi" Richard Richardkins ("Bencil Gen") evrim ve doğal seleksiyon). Bu kitapların bazıları argümanları (Dawkins) ve bazıları da (Gleick) sunmuyor. Fakat hepsi, derinlemesine bilimsel eğitim almamış olanların, aksi takdirde zor olan kavramları anlamalarını kolaylaştırmaya hizmet ediyor.

Esas olarak İstatistik veya makine öğrenmeye odaklanan böyle bir kitap var mı?

Lütfen her kitabın neleri kapsadığının bir özetini ekleyin.


Başlığa ML eklemek için çok cesurdum, çünkü hem istatistikler hem de ML bu sitenin iki üst düzey başlığından biriydi ve aksi halde biri ML için aynı soruyu sormak için cazip gelebilir. Umarım bu iyidir.
steffen

2
(+1) Bildiğim konular hakkında böyle bir kitap okurken bazen rahatsız edici ... rahatsız edici, açıkça dış görünüşe kavuşmak ve umarım fikirleri meslekten olmayanlara açıklamak için fikirler.
steffen

@ steffen: evet, onu dahil edip etmemem gerektiğini merak ediyordum. Açıkçası şu an ML ile ilgilenmiyorum, ancak pop-bilim açısından ML ve istatistikler temelde aynı olduğundan, cevapların ML ile ilgili kitapları içereceğini varsaydım. Her neyse, birkaç kitap daha alabileceği için onu dahil etmekten mutlu olur ve çoğaltılması gereksizdir :)
naught101

@ naught101 Bunu Topluluk Wiki'sine yapmaya ne dersin?
Momo

@Momo: bunun için mutluyum. Kendim yapamam.
naught101

Yanıtlar:


15

Bayan Çay Tadımı'ndan şüpheleniyorum , David Salsberg de tam istediğin gibi. Neredeyse bir roman gibi, temelde matematiği olmayan (hatırladığım kadarıyla) bir anlatı tarzında yazılmıştır, bu yüzden herkes tarafından erişilebilir olacaktır. Uzun zaman önce okudum ve çok eğlendim. Çok hızlı okur ve insanlara istatistiksel analizin ne hakkında olduğu ve dünyayı anlamamıza ve pratik sorunları çözmemize nasıl yardım edebileceği konusunda bir fikir verebilir.


Evet, anlatı gerçekten önemli. Bunu soruya dahil edecektim, fakat kullandığım örneklerden bazıları mükemmel bir anlatıma sahip değil (örneğin Dawkins) ve unuttum.
naught101

2
Bunu okumayı yeni bitirdim ve aradığım şey buydu, öneri için teşekkürler. Yazı kalitesini oldukça zayıf buldum, ki bu başlangıçta oldukça rahatsız edicidi, ancak bir süre sonra alıştım. Kapsanan materyal mükemmeldir ve istatistiklerin nereden geldiğinin ve insanları keşifler yapanların nelere ilerlediğinin ve sizi henüz gelmemiş olanın ve heyecan verici olanaklar hakkında bir fikir edinmenizin harika bir geçmişi olarak sunar. daha fazla alana dahil. Bunu görmek için istatistiklerden nefret eden arkadaşlarımdan bazılarını alabilir miyim
bakalım


7

Sharon Bertsch tarafından "Ölmeyecek Teori" McGrayne, Bayesian istatistiklerinin geçmişi ve arkasındaki genel fikir hakkında çok fazla okumaya dalmadan çok okunaklı bir kitap.

Ayrıca Gonnick ve Smith'in "İstatistiklere Yönelik Çizgi Film Kitabı" nın hayranlarından biriyim, genel matematik kavramına güzel bir giriş dersi olarak giriş yaptım, fakat sizi uyutmayacak şekilde sundu. çizgi film, genetik, fizik ve kimya konularında rehberlik eder ve birkaç tanesini okudum).


6

Daha iyi okumalar:

Sam L. Savage tarafından Ortalamaların Kusuru

Randomness tarafından kandırdım Nassim Taleb tarafından

Her ikisi de günlük yaşamlarımızdaki olasılık ve istatistiklerin nasıl yorumlanacağına dikkat edilmeleri konusunda dikkat çekici kitaplar. Örneğin, finansal piyasalarda, bir günlük gauss dağılımını feci sonuçları olan bir risk ölçüsü olarak kötüye kullanabilir ve bu nedenle pratikte daha ampirik tabanlı modelleri (monte carlo simülasyonları gibi) kullanmak isteyebiliriz. Talep finansal çevrelerde çok popülerdir ve çoğu zaman davranışsal önyargılar ve modellemeye aşırı güvenme konusunda daha dikkatli olmamız konusunda bizi uyarır


6

Aşağıdaki kitapları öneriyorum, ikisi de ideal olmasa da, kontrol etmelisin:

  1. Piyasaların (Mis) Davranışı (büyük) B. Mandelbrot
  2. Jefferey Rosenthal'in Aydınlatan Struck

Birincisi daha çok finansmana odaklanmış, ancak yine de istatistiği olan ve ikincisi, tüm ilginç olasılık konularına giriş: olasılıklar, Monty Hall problemi, fayda fonksiyonları, rastgele yürüyüşler vs.


5

Temel istatistik okuryazarlığına ve istatistiki akıl yürütmeye yardımcı olmak için - ve bunların önemini vurgulamak için - çok iyi bir kitap , BBC için uygulamalı istatistiklerle ilgili popüler bir radyo şovunun eski sunucusu Andrew Dilnot tarafından Yapılmayan Kaplan .

Ben sık sık Ben Goldacre'in popüler pop bilimi kitabı Bad Science'ın istatistik eşdeğeri olmasını tavsiye ederim . Temel istatistiksel akıl yürütmeyi tanıtmak, temel istatistiksel akıl yürütmenin önemini göstermek ve insanları gerçekten daha iyi bilmesi gereken (özellikle politikacılar, gazeteciler vb.) Arasındaki temel istatistiksel akıl yürütme eksikliğinden endişelenmek için iyidir. Çok erişilebilir, ilgi çekici, yerlere komik, diğerlerinde derinden endişe duymak! Özellikle sayıları 'şeyleri değil' olarak düşünen herkes için bir giriş olarak iyi.


4

Ian Ayres, birkaç veri madenciliği örneğini tartışan "Süper Çırpıcı: Neden Numaraları Düşünmek Akıllı Olmanın Yeni Yolu?" Kitabının yazarıdır.


3

Burada belirsiz kümeler, bilgi teorisi, entropi ve okuduğum ve tavsiye ettiğim istatistiksel akıl yürütme üzerine birkaç iyi pazar tarzı kitap göstererek burada bir boşluğu dolduracağımı düşündüm.

• Bulanık olan her şey için iyi bir gayri resmi başlangıç ​​noktası McNeill, Dan, 1993, Bulanık Mantıktır. Simon & Schuster: New York.

• İnsan beyninin organizasyonu hakkında bazı ilginç spekülasyonlar etrafında düzenlenen, sinir ağlarına iyi bir kitle pazarına giriş için bkz. Hawkins, Jeff, 2004, İstihbarat. Times Books: New York.

İstatistik tuzaklar ve yanıltıcı muhakeme gibi önemli konulara kolayca okunabilen girişler için şu üçü deneyin:

• Huff, Darrell, 1954, İstatistiklerle Nasıl Yalan Edilir. WW Norton ve Şirket New York.

• Kault, David, 2003, Ortak Anlamda İstatistikler. Greenwood Press: Westport, Connecticut.

• Smith, Gary, 2014, Standart Sapmalar: Hatalı Varsayımlar, İşkence Verileri ve İstatistiki Kullanmanın Diğer Yolları. Gözden Kaçan Basın: New York.

Aşağıdakilerin hepsi bilgi teorisi ve entropi ile ilgilidir:

• Şanslı, RW, 1989, Silikon Düşleri: Bilgi, İnsan ve Makine. Martin Basını: New York.

• Bu yazar, bilgi teorisini bağlam içine koymak ve suistimallerini işaret etmek için mükemmel bir iş çıkarırken, yine de uzman olmayan bir insanın anlayabileceği şekilde yazıyor: Pierce, John Robinson, 1961, Semboller, Sinyaller ve Gürültü: Doğa ve İletişim Süreci. Harper: New York.

• Bu benzer başlığı okudum, ancak sonraki bir sürüm mü yoksa bir takip mi olduğunu hatırlayamıyorum: Pierce, John Robinson, 1980, Bilgi Teorisine Giriş: Semboller, Sinyaller ve Gürültü. Dover Yayınları: New York.

• Doğru hatırlıyorsam, bu yazar hala daha ileri kavramlara girerken kolayca okunabiliyordu: Brillouin, Léon, 1964, Bilim, Belirsizlik ve Bilgi. Akademik Basın: New York.

• Ayrıca bkz. Brillouin, Léon, 1962, Bilim ve Bilgi Teorisi. Akademik Basın: New York.

• Bunu uzun zaman önce okudum, ancak bu yazarın okunabilir olduğuna ve bilgi teorisi hakkında bazı ilginç gözlemlere sahip olduğuna inanıyorum: Bar-Hillel, Yehoshua, 1964, Dil ve Bilgi: Teorileri ve Uygulamaları Konusunda Seçilmiş Yazılar. Addison-Wesley Pub. Co. Okuma, Kütle.

Kitle pazarının kaos, bilgi, kuantum fiziği, olasılık, rastgelelik, "Sibernetik", öz-örgütlenme, bulanık kümeler ve yapay zeka gibi akıllara durgunluk veren konulardaki kitaplarının küçük ama belirgin bir malzeme azınlığı içerdiğine dikkat etmek istiyorum. orantılı olmayan bir yol, bazen mantıksal olarak geçersiz olma noktasına kadar. Bu teorilerin her biri, iyi bir şeyle ne zaman duracaklarını bilemeyen ve kendi alanlarını her şeyin görkemli açıklamalarına dönüştürmek için devasa mantıklı atılımlar yapan tanınmış yandaşlara sahiptir.. Her birinin, Shannon'ın bilgi entropisinin yanlış kullanımı hakkında yaptığı gibi, kendi alanlarının kurucuları tarafından açık şekilde yapılan uyarıları görmezden gelme noktasına kadar kanıtların ötesine geçen yazarlar vardır. Bazen kranklar tarafından üretilen önemsiz bilim olarak nitelendirilen yazılarına ateşli, sağlıksız bir renk tonu vardır. Bu konular hakkında çirkin şeyler basmaya devam eden bazı meşhur isimleri, açık mantıksal yanlışlıklar ve bazen de fena halde yanlış noktalara dayanarak adlandırabilirim. Burada ciddi bir alev savaşından kaçınmak için bunu yapmayacağım, çünkü bazı putlara ve kutsal ineklere seslenmem gerekiyor. Sadece bu tür yanıltıcı malzemelerin orada olduğunu ve onu yeniden işaretlemeye hazır olun. İstenilen olağanüstü kanıt olmadan olağanüstü iddialara dikkat edin.


1

Leonard Mlodinow'un Drunkard 's Walk'u , temel istatistiklere ve olasılıklara giriş yapmak için kolay okunur. İçerik, istatistiksel veya matematiksel eğitimi olmayan bir izleyici kitlesine yöneliktir ve denklem yoktur. Onu biraz fazla aptal buldum. Kötü istatistiklerin çeşitli uygulamaları ile ilgili birçok fıkra var ve neden yanlış olduklarının açık bir açıklaması var.

Kitap temel istatistikleri ve koşullu olasılıkları kapsar.


1

Sayılar Dünyanızı Yöneten Kaiser Fung tarafından, sigorta piyasaları gibi modern toplum için temel olan birçok sistemde istatistiğin önemini açıklar.

Number Sense , ayrıca Kaiser Fung tarafından da “daha ​​büyük veriler” hakkında daha ayrıntılı konuşuyor.

Sitemizi kullandığınızda şunları okuyup anladığınızı kabul etmiş olursunuz: Çerez Politikası ve Gizlilik Politikası.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.