Czy jest jakaś dobra książka popularnonaukowa na temat statystyki lub uczenia maszynowego?

Wokół jest mnóstwo naprawdę dobrych książek popularnonaukowych, które dotyczą prawdziwej nauki, a także historii i przyczyn obecnych teorii, a jednocześnie są niezwykle przyjemne do czytania. Na przykład „Chaos” Jamesa Gleicka (chaos, fraktale, nieliniowość), „Krótka historia czasu” Stephena Hawkinga (fizyka, pochodzenie wszechświata, czas, czarne dziury) lub „Samolubny gen” Richarda Dawkinsa ( ewolucja i dobór naturalny). Niektóre z tych książek przedstawiają argumenty (Dawkins), a niektóre nie (Gleick). Ale wszystkie służą ułatwieniu tym z nas bez dogłębnego wykształcenia naukowego zrozumienia trudnych pojęć.

Czy są takie książki, które koncentrują się głównie na statystykach lub uczeniu maszynowym?

Dołącz podsumowanie tego, co obejmuje każda książka.

Podejrzewam, że herbata Lady Tasting autorstwa Davida Salsberga jest dokładnie tym, czego chcesz. Jest bardzo napisany w stylu narracyjnym, prawie jak powieść, w zasadzie bez matematyki (jak pamiętam), więc byłby dostępny dla każdego. Przeczytałem to dawno temu i bardzo mi się podobało. Czyta się bardzo szybko i może dać ludziom poczucie, na czym polega analiza statystyczna i jak może pomóc nam zrozumieć świat i rozwiązać praktyczne problemy.

Nowa książka Nate'a Silver Sygnał i hałas: dlaczego większość prognoz zawodzi - ale niektóre nie pasują do twojego opisu. Jest to również wprowadzenie do myślenia bayesowskiego dla laików. Ostatnio zyskało trochę uwagi, a recenzję książki można znaleźć tutaj .

Warto również sprawdzić książki Freakonomics Levitta i Dubnera .

„Teoria, która nie umrze” Sharon Bertsch McGrayne to bardzo czytelna książka na temat historii statystyki bayesowskiej i ogólnej idei leżącej u jej podstaw, bez zbytniego zagłębiania się w matematykę.

Jestem także fanem „The Cartoon Guide to Statistics” Gonnicka i Smitha jako miłego wprowadzenia do ogólnej koncepcji statystyki z pewną matematyką, ale przedstawionego w sposób, który nie uśpił cię (mam również animowane przewodniki z genetyki, fizyki i chemii i przeczytałem kilka innych).

Więcej dobrych lektur:

Wada średnich Sama L. Savage'a

Oszukany przez przypadek Nassima Taleba

Obie są nieco przestrogowymi książkami o tym, jak uważać na interpretację prawdopodobieństwa i statystyki w naszym codziennym życiu. Na przykład na rynkach finansowych można niewłaściwie wykorzystać codzienny rozkład gaussowski jako miarę ryzyka o katastrofalnych konsekwencjach, dlatego też możemy chcieć zastosować w praktyce modele oparte na bardziej empirycznych (takich jak symulacje Monte Carlo). Taleb jest bardzo popularny w kręgach finansowych i często ostrzega nas, abyśmy uważali na uprzedzenia behawioralne i nadmierne poleganie na modelowaniu

Proponuję następujące książki, choć żadna z nich nie jest idealna, powinieneś sprawdzić:

1. (Nie) zachowanie rynków przez (wielkiego) B. Mandelbrota
2. Uderzony przez błyskawicę Jefferey Rosenthal

przy czym ten pierwszy jest bardziej skoncentrowany na finansach, ale nadal jest statyczny, a ten drugi stanowi wprowadzenie do wszystkich interesujących tematów prawdopodobieństwa: szanse, problem Monty Hall, funkcje użyteczności, losowe spacery itp.

Bardzo dobrą książką do wspomagania podstawowej znajomości statystyki i wnioskowania statystycznego - i do uzasadnienia tych argumentów - jest Tygrys, który nie jest autorstwa Andrew Dilnota, byłego prezentera popularnego programu radiowego na temat statystyki stosowanej w BBC.

Często polecam go jako statystyczny odpowiednik popularnej książki pop Science Bad Ben Ben Goldacre. Jest dobry do wprowadzenia podstawowego rozumowania statystycznego, do pokazania znaczenia podstawowego rozumowania statystycznego i wzbudzania zaniepokojenia brakiem podstawowego rozumowania statystycznego wśród osób, które naprawdę powinny wiedzieć lepiej (szczególnie polityków, dziennikarzy itp.). Bardzo dostępne, wciągające, zabawne w niektórych miejscach, głęboko martwiące się w innych! Szczególnie dobry jako wstęp dla każdego, kto myśli o liczbach jako o „nie swojej rzeczy”.

Ian Ayres jest autorem książki „Super Crunchers: Dlaczego myślenie według liczb jest nowym sposobem na bycie inteligentnym”, w którym omawia kilka przykładów eksploracji danych.

Pomyślałem, że uzupełnię tę lukę, wskazując kilka dobrych książek w stylu masowego rynku na temat zbiorów rozmytych, teorii informacji, entropii i wnioskowania statystycznego, które przeczytałem i które bardzo polecam.

• W przypadku wszystkich rzeczy rozmytych dobrym nieformalnym punktem wyjścia jest McNeill, Dan, 1993, Fuzzy Logic. Simon & Schuster: Nowy Jork.

• Aby uzyskać dobre wprowadzenie masowego rynku do sieci neuronowych, zorganizowane wokół kilku interesujących spekulacji na temat organizacji ludzkiego mózgu, patrz Hawkins, Jeff, 2004, On Intelligence. Times Books: Nowy Jork.

Aby uzyskać czytelne wprowadzenie do ważnych tematów, takich jak pułapki statystyki i mylne rozumowanie, wypróbuj następujące trzy:

• Huff, Darrell, 1954, How Lie Lie with Statistics. WW Norton & Company New York.

• Kault, David, 2003, Statistics with Common Sense. Greenwood Press: Westport, Connecticut.

• Smith, Gary, 2014, Odchylenia standardowe: błędne założenia, torturowane dane i inne sposoby oparcia się na statystykach. Overlook Press: New York.

Wszystkie są związane z teorią informacji i entropią:

• Lucky, RW, 1989, Silicon Dreams: Information, Man, and Machine. St. Martin's Press: New York.

• Autor doskonale spisuje teorię informacji w kontekście i wskazuje na nadużycia, a jednocześnie pisze w sposób, który nie jest specjalistą w stanie pojąć: Pierce, John Robinson, 1961, Symbole, sygnały i hałas: Natura i Proces komunikacji. Harper: Nowy Jork.

• Czytam ten podobny tytuł, ale nie pamiętam, czy jest to późniejsze wydanie, czy kontynuacja: Pierce, John Robinson, 1980, Wprowadzenie do teorii informacji: Symbole, sygnały i hałas. Publikacje Dover: Nowy Jork.

• O ile dobrze pamiętam, autor ten był łatwo czytelny, wciąż jednak przechodząc do bardziej zaawansowanych koncepcji: Brillouin, Léon, 1964, Science, Uncertainty and Information. Academic Press: Nowy Jork.

• Zobacz także Brillouin, Léon, 1962, Science and Information Theory. Academic Press: Nowy Jork.

• Czytałem to dawno temu, ale wierzę, że ten autor był czytelny i miał kilka interesujących spostrzeżeń na temat teorii informacji: Bar-Hillel, Yehoshua, 1964, Język i informacje: wybrane eseje na temat ich teorii i zastosowania. Addison-Wesley Pub. Co. Reading, Mass.

Chcę ostrzec, że masowy rynek zawiera książki o oszałamiających tematach, takich jak chaos, informacja, fizyka kwantowa, prawdopodobieństwo, przypadkowość, „cybernetyka”, samoorganizacja, rozmyte zbiory i sztuczna inteligencja zawierają niewielką, ale znaczącą mniejszość materiału, który jest dmuchany sposób nieproporcjonalny, czasem nawet logicznie nieważny. Każda z tych teorii ma znanych zwolenników, którzy nie wiedzą, kiedy zatrzymać się na czymś dobrym i dokonać ogromnych logicznych skoków, aby zamienić swoje pola w wspaniałe wyjaśnienia wszystkiego. Każdy z nich ma autorów, którzy wykraczają daleko poza dowody, nawet do tego stopnia, że ​​ignorują wyraźne ostrzeżenia założycieli swoich dziedzin, podobnie jak Shannon o niewłaściwym wykorzystaniu entropii informacji. Ich pismo ma gorączkowy, niezdrowy odcień, który czasem kwalifikuje się jako śmieciowa nauka wytwarzana przez korbki. Mógłbym wymienić niektóre znane nazwiska, które nadal drukują oburzające rzeczy na te tematy, oparte na oczywistych logicznych błędach i czasami rażąco błędnych faktach. Nie zrobię tego tutaj, aby uniknąć poważnej wojny z płomieniami, ponieważ musiałbym wzywać niektórych bożków i świętych krów. Pamiętaj tylko, że tego rodzaju wprowadzające w błąd materiały są dostępne i przygotuj się na ich oznaczenie. Uważaj na nadzwyczajne roszczenia bez wymaganego nadzwyczajnego dowodu.

Drunkard's Walk autorstwa Leonarda Młodyna to łatwe do odczytania wprowadzenie do podstawowych statystyk i prawdopodobieństwa. Treść jest skierowana do odbiorców bez szkolenia statystycznego lub matematycznego i nie ma równań. Stwierdziłem, że jest trochę za głupi. Istnieje wiele anegdot dotyczących różnych zastosowań złych statystyk oraz jasne wyjaśnienie, dlaczego się mylili.

Książka obejmuje podstawowe statystyki i prawdopodobieństwo warunkowe.

Liczby rządzą światem , autor: Kaiser Fung, opisuje znaczenie statystyki w wielu systemach, które są fundamentalne dla współczesnego społeczeństwa, takich jak rynki ubezpieczeniowe.

Number Sense , także Kaiser Fung, mówi bardziej szczegółowo o „dużych zbiorach danych”.