概率与统计：计算机科学视角

作者简介

大卫·福赛斯（David Forsyth）　曾在艾奥瓦大学任教3年，在加州大学伯克利分校任教10年，之后到伊利诺伊大学任教。他是2000、2011、2018年IEEE计算机视觉和模式识别会议（CVPR）的程序委员会共同主席，2006年CVPR和2019年IEEE国际计算机视觉会议（ICCV）的大会共同主席，2008年欧洲计算机视觉会议（ECCV）的程序委员会共同主席，而且是所有主要的计算机视觉国际会议的程序委员会成员。此外，他还在SIGGRAPH程序委员会任职了6届。他于2006年获得IEEE技术成就奖，并分别于2009年和2014年成为IEEE会士和ACM会士。

内容简介

本书是一本面向计算机科学专业学生的概率统计教材。书中全面介绍了定性和定量数据分析、概率论、随机变量以及包括机器学习在内的统计方法。 全书包含丰富的图示，重点章节都包含大量的实例，以及许多其他教学元素，如流程、定义、有用的事实及注记（小技巧）。部分章节末尾附有“问题”和“编程练习”，帮助读者巩固应该掌握的要点。 本书特色 ·侧重介绍离散情形的随机变量和期望。 ·以实用的方式介绍仿真，表明有多少感兴趣的概率和期望可以被提取，并着重介绍马尔可夫链。 ·简明而清晰地阐释简单情形的点推断策略（极大似然、贝叶斯推断），并将其扩展到有放回随机抽样的置信区间、样本和总体，以及最简单的假设检验。 ·深入浅出地讲解分类，解释分类为什么有用，如何用随机梯度下降法训练SVM分类器，如何用随机森林和最近邻等更高级的方法实现分类。 ·详细介绍回归，说明如何建立并使用线性回归和最近邻回归解决实际问题。 ·通过大量实例详细讲解主成分分析，并通过主坐标分析简要概述多维放缩。 ·详细介绍如何通过聚合方法和k均值进行聚类，以及如何构建复杂信号的向量量化特征。