关于统计的免费书籍：拉里·瓦瑟曼的全部统计
现在最免费的统计学书籍之一是免费的
Larry Wasserman的All Statistics可以从Springer免费下载
我喜欢这本书，因为与大多数统计书籍不同，它采用了一种现代的统计方法，并全面地涵盖了统计和计算机科学。
这样，它涵盖了更广泛的主题（因此得名）。
但是，由于作者说“严谨与清晰不是同义词”，因此本书的可读性也很高。
因此，它达到了良好的平衡
第一部分与概率论有关
第二部分是关于统计推断，数据挖掘和机器学习的内容。
第三部分将第二部分的思想应用于特定问题，例如回归，图形模型，因果关系，密度估计，平滑，分类和仿真。
不可否认，从统计角度看一切都需要一些习惯
例如：
回归是研究响应变量Y与协变量X之间关系的方法。协变量也称为预测变量或特征。总结X和Y之间关系的一种方法是通过回归函数
分类可以看作是根据另一个随机变量X预测离散随机变量Y的问题
高斯分类器和线性分类器：高斯分类器和线性分类器使用密度估计策略，并为密度假设一个参数模型。
树是将协变量空间X分成不相交的部分，然后根据观察结果所属的划分元素对观察结果进行分类的分类方法。

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