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人工智能的数学基础——数据之本 
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9 7 6 8 2 7 7 3 3 0 5 2 7 读者对象:本书适合作为普通高等学校计算机或人工智能专业学生学习统计学相关知识的读物, 也适用于对人工智能和机器学习感兴趣的高年级本科生和研究生, 要求读者具备线性代数、数学分析 (或微积分) 和概率论的基础
"统计学是在概率论基础上发展起来的一门应用数学的学问。在自然科学、工程学、社会学、人文学、军事学等诸多应用领域，凡是涉及数据的收集、处理、分析、可视化和解释等方面的问题，都是统计学大显身手的舞台。
统计学既是应用数学的一个分支，又是一门推断的艺术，其中不乏有哲学思辩和信念差异。来自不同学派的观点相互碰撞，使得统计学在二十世纪飞速发展。今天，借助计算机的帮助，人们可以从各个角度探索数据的本质。然而，我们仍需时刻提醒自己，在算力之上，精巧的算法永远重要。 本书延续了《随机之美》的写作风格，以二十世纪最伟大的两位统计学家罗纳德·艾尔默·费舍尔和耶泽·内曼为故事的主角，介绍了现代统计学的一些主要成果。这两位统计学大师同属频率派，均为贝叶斯主义的反对者，然而二人之间也有过很多饶有趣味的学术之争，至今对我们仍有启发。 二十一世纪是人工智能和大数据的时代，统计学和计算机科学应该如何结合才能互惠互利？如何站在人工智能的角度看待数据和数据分析？还有很多统计应用的问题值得我们深思。作者希望通过此书唤起普通读者对统计学的兴趣，用它去推动人工智能、大数据分析的发展。这本书也是统计机器学习的入门，帮助读者从经典统计学顺利过渡到这个新兴领域。"
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