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题名：	数据科学概率基础
作者：	尹建鑫编著
分册：
出版信息：	北京中国人民大学出版社 2023.06
页数：	233页
开本：	26cm
丛书名：	数据科学与大数据技术丛书
单册：
中图分类：	TP274
科图分类：
主题词：	数据处理--shu ju chu li
电子资源：
ISBN：	978-7-300-31823-3

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314		@a尹建鑫, 中国人民大学统计学院副教授, 副院长, 博士生导师。2009年获北京大学数学科学学院博士学位, 2009-2011年在美国宾夕法尼亚大学医学院生物统计系做博士后研究, 2011年8月回国到中国人民大学任教。研究方向: 高维数据分析、图模型学习、文本分析、自适应实验设计、空间统计、非参数统计等。
320		@a有书目
330		@a本书先介绍经典的概率模型、随机变量和数字特征工具, 之后引入概率论的精华--大数定律和中心极限定理, 正是它们揭示了随机现象背后隐藏的确定性规律。在此基础上, 结合概率、统计、信息论、数据科学的前沿理论发展方向, 引入新近的非特征函数方法 (随机耦合的想法和斯泰因方法) 处理大数定律和中心极限定理, 给出逼近的误差界。本书还介绍了非常有用的概率不等式, 这为非渐近概率结果提供了基础工具。从比较严格的意义上来说, 数据科学是通过计算和推断, 从数据集或数据流中提取出来有价值的、真实的信息来辅助决策的一门科学。数据科学是从数据到信息再到决策的一个过程。
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数据科学概率基础= Probability foundation for data science/尹建鑫编著.-北京：中国人民大学出版社，2023.06

233页：图；26cm.-(数据科学与大数据技术丛书)

ISBN 978-7-300-31823-3：CNY59.00

本书先介绍经典的概率模型、随机变量和数字特征工具, 之后引入概率论的精华--大数定律和中心极限定理, 正是它们揭示了随机现象背后隐藏的确定性规律。在此基础上, 结合概率、统计、信息论、数据科学的前沿理论发展方向, 引入新近的非特征函数方法 (随机耦合的想法和斯泰因方法) 处理大数定律和中心极限定理, 给出逼近的误差界。本书还介绍了非常有用的概率不等式, 这为非渐近概率结果提供了基础工具。从比较严格的意义上来说, 数据科学是通过计算和推断, 从数据集或数据流中提取出来有价值的、真实的信息来辅助决策的一门科学。数据科学是从数据到信息再到决策的一个过程。

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序号	登录号	条形码	馆藏地/架位号	状态	备注
1	21610444	216104445	自科库301/301自科库 43排1列2层/ [索取号:TP274/Y598]	在馆