大數(shù)據(jù)時代下的概率統(tǒng)計(jì)及應(yīng)用研究

第1章 大數(shù)據(jù)時代
1.1 大數(shù)據(jù)的定義
1.2 大數(shù)據(jù)的發(fā)展
1.3 大數(shù)據(jù)時代的特征
1.4 大數(shù)據(jù)時代的影響
第2章 大數(shù)據(jù)時代概率思維
2.1 概率統(tǒng)計(jì)的基本概念
2.2 概率統(tǒng)計(jì)的發(fā)展
2.3 大數(shù)據(jù)與概率統(tǒng)計(jì)的關(guān)系
第3章 概率與統(tǒng)計(jì)
3.1 隨機(jī)事件與概率
3.2 一維隨機(jī)變量及其分布
3.3 二維隨機(jī)變量及其分布
3.4 隨機(jī)變量的數(shù)字特征
3.5 大數(shù)定律與中心極限定理
3.6 統(tǒng)計(jì)估計(jì)
3.7 假設(shè)檢驗(yàn)
第4章 機(jī)器學(xué)習(xí)與概率統(tǒng)計(jì)
4.1 機(jī)器學(xué)習(xí)與概率統(tǒng)計(jì)
4.2 統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)類型
4.3 模式識別中的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法
4.4 統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)的判別式方法
第5章 貝葉斯與大數(shù)據(jù)
5.1 貝葉斯統(tǒng)計(jì)方法
5.2 貝葉斯預(yù)測方法
5.3 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)預(yù)測
第6章 馬爾科夫蒙特卡羅方法
6.1 蒙特卡羅方法
6.2 馬爾科夫鏈方法
6.3 馬爾科夫蒙特卡羅采樣
第7章 大數(shù)據(jù)時代下概率統(tǒng)計(jì)的應(yīng)用及展望
7.1 大數(shù)據(jù)時代下概率統(tǒng)計(jì)的實(shí)踐應(yīng)用
7.2 大數(shù)據(jù)時代下概率統(tǒng)計(jì)的展望
參考文獻(xiàn)
附表
附表1 泊松分布表
附表2 標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布函數(shù)表
附表3 x2分布表
附表4 t分布表
附表5 F分布表