Julia數(shù)據(jù)統(tǒng)計最全教程，代碼圖解全都有，昆士蘭大學出品，公開免費閱讀
用Julia做數(shù)據(jù)統(tǒng)計，又快又便捷
郭一璞 發(fā)自 中關(guān)村
量子位 報道 | 公眾號 QbitAI
Julia，作為在AI語言榜上飛速上升的語言，拿來做數(shù)據(jù)統(tǒng)計也是一把好手。
在Quora上“Julia做數(shù)據(jù)統(tǒng)計有多好”的問題下，威斯康星大學麥迪遜分校的Yibo Liu同學評價說，用Julia做線性編程，不僅運行快，還能在Jupyter里實時修改查看運行結(jié)果。
那么如何用Julia來做數(shù)據(jù)統(tǒng)計呢？這本免費開放閱讀的《Julia數(shù)據(jù)統(tǒng)計》不可錯過。
有人對這本書非常認同：
甚至，本書作者稱之為“我職業(yè)生涯中兩個重大項目”之一。
此外，這本書還包含Julia的基本操作和在機器學習方面的實踐。
這本書說了啥
這本書起源于作者們?yōu)槔ナ刻m大學統(tǒng)計課程準備的教學資料，當時Julia還是0.5版本。
作者們認為，Julia在性能、簡便性和靈活性上都有優(yōu)勢，而且是一門迅速成長的語言，在數(shù)據(jù)科學、統(tǒng)計學、機器學習等領(lǐng)域都正在發(fā)揮越來越大的作用，適用范圍非常廣，因此，決定將者們語言應(yīng)用在教學中。
這本書總共包含10個章節(jié)：
1、Julia介紹
2、基本概率
3、概率分布
4、數(shù)據(jù)處理和匯總
5、統(tǒng)計推斷
6、置信區(qū)間
7、假設(shè)檢驗
8、線性回歸
9、機器學習基礎(chǔ)
10、動態(tài)模型模擬
后面還有關(guān)于Julia使用技巧的附錄部分。
每個章節(jié)都有詳細的介紹，比如第二章基本概率部分，就包含了隨機試驗、集合、條件概率、貝葉斯定理等幾個部分。
而每個部分，從公式原理到代碼都有：
而且，代碼每一行是在做什么，作者也都有解釋。
對復雜的問題還繪制了圖片解釋：
這樣看來，讀起來不僅能容易的理解，還可以直接理解代碼，方便上手實際操作。
昆士蘭大學出品
這本書的作者昆士蘭大學的兩位研究人員Hayden Klok和Yoni Nazarathy。
Hayden Klok是昆士蘭大學商學院的高級研究員，主要進行數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)分析方面的工作。
Yoni Nazarathy是昆士蘭大學的數(shù)學研究員和講師，在數(shù)學和物理學院教授統(tǒng)計學、應(yīng)用數(shù)學和數(shù)據(jù)科學，研究運籌學和概率統(tǒng)計相關(guān)內(nèi)容，他也是數(shù)學教育平臺One on Epsilon的創(chuàng)始人?！禨tochastic Models》的副主編。
傳送門
Statistics with Julia：
https://people.smp.uq.edu.au/YoniNazarathy/julia-stats/StatisticsWithJulia.pdf
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