Probability for Statistics and Machine Learning: Fundamentos y temas avanzados

Opiniones de los lectores

Las reseñas ofrecen opiniones dispares sobre el libro de teoría de la probabilidad. Mientras que muchos aprecian su exhaustiva cobertura y accesibilidad, especialmente para los no matemáticos, existen preocupaciones significativas con respecto a su presentación en el formato Kindle y su relevancia para las aplicaciones de aprendizaje automático.

El libro es muy recomendable como referencia exhaustiva de la teoría de la probabilidad, adecuada para profesionales de diversos campos. Explica temas complejos de forma intuitiva y minimiza el uso de la teoría de medidas, lo que lo hace accesible para los no especialistas. Muchos usuarios lo encuentran indispensable para sus trabajos y aplicaciones en probabilidad.

La versión Kindle del libro adolece de la falta de un índice de contenidos y de problemas de navegación, que algunos lectores consideran muy frustrantes. Además, existen dudas acerca de la relevancia del libro para el aprendizaje automático, ya que algunos autores opinan que, a pesar de su título, no ofrece suficiente información sobre este tema.

(basado en 5 opiniones de lectores)

Título original:

Probability for Statistics and Machine Learning: Fundamentals and Advanced Topics

Contenido del libro:

Capítulo 1. Repaso de la probabilidad univariante.

- Capítulo 2. Distribuciones Discretas Multivariantes. - Capítulo 3.

Densidades multidimensionales.

Densidades Multidimensionales. - Capítulo 4.

Teoría Avanzada de Distribuciones. - Capítulo 5. Distribuciones normales multivariantes y afines.

- Capítulo 6. Teoría de Muestras Finitas de Estadísticos de Orden y Extremos. - Capítulo 7.

Asintótica Esencial y Aplicaciones. - Capítulo 8.

Funciones características y aplicaciones. Funciones características y aplicaciones. - Capítulo 9.

Asintótica de Extremos y Estadística de Orden.

- Capítulo 10. Cadenas de Markov y aplicaciones. - Capítulo 11.

Paseos aleatorios. - Capítulo 12. Movimiento Browniano y Procesos Gaussianos.

- Capítulo 13. Procesos de Posson y aplicaciones. - Capítulo 14.

Martingalas en tiempo discreto y desigualdades de concentración. - Capítulo 15. Métricas de Probabilidad.

- Capítulo 16. Procesos Empíricos y Teoría de la CV. - Capítulo 17.

Grandes Desviaciones. Grandes Desviaciones. - Capítulo 18.

La familia exponencial y aplicaciones estadísticas. - Capítulo 19. Simulación y Simulación y Markov Chain Monte Carlo.

- Capítulo 20. Herramientas útiles para la estadística y el aprendizaje automático. - Apéndice A.

Símbolos, fórmulas útiles y tabla normal.