统计之美：人工智慧时代的科学思维 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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• 方法论

　　本书主要内容：
　　■ 统计与科学
　　■ 资料与数学   
　　■ 资料视觉化   
　　■ 模型与方法
　　■ 大数据时代
　　■ 数据的陷阱
　　透过本书，读者能够理解人工智慧时代的思维模式，应对迅速变化的世界，入门AI统计基础。

本书特色

　　●96个生活故事读懂人工智慧科学思维
　　●一条条暗藏脉络建立人工智慧统计基础
　　●有趣、有味、有智慧、如饮醇酒、如沐春风

好评推荐

　　舰哥的《统计之美》为你揭开这层面纱，让你重新领略统计学的独特之美！为舰哥鼓掌，为《统计之美》按赞，我辈加油！~~王汉生，北京大学光华管理学院教授

　　本书系统化地组织知识，呈现知识的趣与美，引发读者的学习兴趣和动机。

　　作者旁征博引，资料科学的例子信手拈来，历史上的着名典故、日常生活中的趣事、互联网上的热点话题，甚至科幻与武侠小说中的场景，都成为作者讲述统计学概念、方法的绝佳例子。围绕这些精心挑选的有趣问题进行分析和讨论，给出解决问题的路径，同时引出统计学中重要的概念与方法。读完本书，读者可以深切体会到统计学是如何被应用到生活中的。~~RickJin（靳志辉)博士，火光摇曳CEO

　　本书用优美的语言告诉读者，如何透过定量的方法认识这个世界隐藏的秩序和深刻的美，每一位希望在大数据和人工智慧时代继续跳舞的人，都不容错过。 ~~周涛 教授，电子科技大学

　　这是一本出色的统计学科普书，用朴素的语言和风趣翔实的案例阐述统计学的实用价值和迷人之处。统计学不仅是一门技术，更是我们认识和理解世界的「道」。~~邓一硕，懒投资CFO、统计之都成员

　　坚实的理论基础，独到的思维方式，有趣的应用领域，再加上每节一个生动的小故事作为开胃菜，这是本书献给广大读者的一份统计学大餐。~~邱怡轩，普渡大学统计系博士、统计之都成员

　　本书96个统计相关故事，有趣、有味、有智慧，如饮醇酒，如沐春风。 ~~魏太云，百分点资料建模部负责人、统计之都成员

　　本书虽然没有明确的界定，但是总体上可以划分为三个部分：基础篇、原理篇和扩展篇，以循序渐进的方式让读者容易接受。




 

作者简介

李舰

　　统计学学士、软体工程硕士、商学博士
　　资料科学领域资深工作者，见证并参与统计学从冷门专业到显学的过程。
　　「统计之都」社区的核心成员、开源社区的活跃贡献者，致力于资料科学在实体行业中的应用。

海恩

　　在硅谷着名互联网企业从事资料分析工作，业余时间喜欢抓资料做点好玩的分析。

审阅者简介

张庆晖 统计博士

　　铭传大学会计系教授
 

01 统计与科学
1.1 随机的世界
1.1.1 打撞球的物理学家
1.1.2 上帝掷骰子吗
1.1.3 连环杀手的归案
1.1.4 扔硬币的数学家们
1.2 认识机率
1.2.1 游戏奖金的分配
1.2.2 6 连号和14 连号
1.2.3 主持人背后的山羊
1.2.4 寻找失踪的核潜艇
1.3 统计思想和模型
1.3.1 女士品茶
1.3.2 「渣男」去死
1.3.3 六西格玛的奇蹟
1.3.4 牛顿的苹果
1.4 统计与科学
1.4.1 智多星与神机军师
1.4.2 深蓝与阿尔法狗
1.4.3 中药与西药
1.4.4 所有模型都是错的

02 资料与数学
2.1 资料与空间
2.1.1 多维世界的虫子
2.1.2 骇客帝国和变形金刚
2.1.3 九章算术与线性方程式
2.1.4 二十八宿与黄道十二宫
2.2 随机变数和分佈
2.2.1 伯努利的硬币
2.2.2 相亲多少次与神奇的37
2.2.3 棣莫弗的常态
2.2.4 醉鬼的步伐
2.3 认识资料
2.3.1 忒修斯之船
2.3.2 从性别到体重
2.3.4 一份体检记录
2.4 数理统计基础
2.4.1 管中窥豹与一叶知秋
2.4.2 恶赌鬼的诡计
2.4.3 被平均的工资
2.4.4 小李飞刀与孔雀翎

03 资料视觉化
3.1 历史上的统计图形
3.1.1 河图与洛书
3.1.2 伦敦霍乱的防治
3.1.3 南丁格尔的玫瑰
3.1.4 拿破崙远征
3.2 数据与视觉化
3.2.1 女王的裙子
3.2.2 画布与宣纸
3.2.3 深水王子与针眼画师
3.2.4 「挑战者」号太空梭
3.3 基础统计图形
3.3.1 老忠实喷泉的秘密
3.3.2 统计图形的奠基人
3.3.3 古老国度的诗云
3.3.4 飞翔的动态气泡图
3.4 资料之间的关系
3.4.1 东上相的轨道
3.4.2 五十州的最高峰
3.4.3 泰坦尼克号的倖存者
3.4.4 切尔诺夫的笑脸

04 模型与方法
4.1 常用统计模型
4.1.1 穿杨与射雕
4.1.2 降维攻击
4.1.3 顾客就是上帝
4.1.4 股票的走势
4.2 机器学习
4.2.1 啤酒和尿布的传说
4.2.2 寻找「白富美」
4.2.3 宁可错杀与绝不放过
4.2.4 树木与森林
4.3 人工智慧
4.3.1 人工智慧的三起两落
4.3.2 深度学习的前生今世
4.3.3 神秘的神经
4.3.4 美丽的泸镜
4.4 其他分析方法
4.4.1 茶、酒与百事可乐
4.4.2 蒙地卡罗和原子弹
4.4.3 医生的笔迹
4.4.4 沙漠里的飞碟

05 大数据时代
5.1 技术的变迁
5.1.1 统计学的滥觞
5.1.2 资讯时代的来临
5.1.3 资料探勘和商业智慧
5.1.4 大数据时代新纪元
5.2 分析工具
5.2.1 谁说菜鸟不会资料分析
5.2.2 群雄逐鹿的分析软体
5.2.3 全栈工程师的最爱
5.2.4 本书作者最爱的R
5.3 计算框架
5.3.1 冰箱里的大象
5.3.2 将兵与将将
5.3.3 电老虎和电蚂蚁
5.3.4 摩尔定律的未来
5.4 大数据行业应用
5.4.1 互联网的兴起
5.4.2 流量的起点
5.4.3 收入的来源
5.4.4 猜你喜欢和投其所好

06 数据的陷阱
6.1 一叶障目
6.1.1 神奇的天蝎座
6.1.2 赢家的诅咒
6.1.3 打飞机的油价
6.1.4 和女神的缘分
6.2 相关与因果
6.2.1 芳华与热饮
6.2.2 热帖的秘密
6.2.3 雪与火的城市
6.2.4 名字很重要吗
6.3 样本和调查
6.3.1 测不准的美国大选
6.3.2 不对称的杜蕾斯数据
6.3.3 幸运儿的传奇
6.3.4 哈佛校长的辞职
6.4 图形的误导
6.4.1 收入的变化
6.4.2 收费站与汽车站
6.4.3 东莞的逃亡
6.4.4 有毒的配适

前言

　　统计学可真是一个尴尬的存在，常常处在各种鄙视链的低端。从数学的 角度看，统计学中的数学原理太肤浅，撑死也就一个大数法则，一个中 央极限定理，这也能算数学？从应用学科的角度看（例如，电脑、管理 学），统计学太数学，一点也不应用。分析资料就好好分析资料，还要证 什么大数法则，什么中央极限定理，这也能算应用？作为一名统计学的 工作者，对这样的观点虽然并不苟同，但确实很惭愧。常常为此，反省 自问：问题到底出在哪里？我辈应该如何作为？

　　我有一个朴素的信念，任何东西只要是美的，就一定会被大家接受甚至 追捧。但是，这里有两个非常具有挑战性的问题。第一、统计学的美到 底是什么？第二、她那独特的美如何被大众感知？这是两个非常朴素的 问题，作为一名统计学教师，我常常用这两个问题来检讨自己。统计学 作为一个历史非常短的学科，在它的发展历史中，有不少杰出的学者做 出了卓着的贡献。是他们的卓着努力为统计学建立了扎实的理论基础， 为统计学的应用开疆拓土。在这个过程中，产生了很多有用的统计学思 想，闪烁着统计学智慧的光芒，解决了太多的实际问题。因此，统计学 的美是毋庸置疑的，但为什么大家感受不到？对此，作为一名统计学教 师，我没有理由去埋怨大众，而应该做自我批评，自我检讨。如果，我 们有能力把统计学中最闪光的智慧，用最朴素而有趣的语言，结合生动 而有趣的故事表述出来，那世界又会怎样？如果能够做到，统计学的美 就可以被大家感受到。届时，统计学是不是数学重要吗？统计学是不是 应用重要吗？统计学就是统计学，她既有理论，又有应用。关键是，她 很美，她真的很美，美得令人窒息，美得令人流连忘返，而我们都陶醉 于她那独特的美。请问，到哪里去找这样一本书，专攻统计学之美？

　　要写这样一本书的难度可想而知。首先，你要对统计学的宏观理论框 架，从历史到最新前沿，非常熟悉。说来惭愧，我做不到。其次，你要对推动统计学理论发展的重要故事、案例，甚至历史性事件如数家珍。 太惭愧，我也做不到。还有，你需要很强的语言文字能力。让文字和数 学公式自由穿插，流畅而优美地交织在一起。这对我来说也很难。这样 一本书一定是跨学科的。与资料科学相关的领域可不仅仅是统计学，还 有电脑科学、经济学、管理学等。不同学科的交叉融合，也极大地促进 了统计学的发展。要对这么多学科有所研究，也不是一件简单的事情。

　　正当我一筹莫展的时候，突然老天眷顾，统计之都大侠舰哥送给我他的新书《统计之美》。首先，我一下子就被目录吸引了。从统计学科学入 手，谈到资料与数学，讨论了资料视觉化，当然也有模型与方法，还有 大数据技术，以及资料的陷阱。每一章的立意都是如此独特，跟任何现 有专着或者教材完全不同。这些章节的框架设计恢宏壮美，讨论的问题 深刻而朴素，覆盖的内容从过去到未来。这样的框架设计，散发着强烈 的舰哥独有的大侠风范。从微观处看，每个章节下面都是一个又一个短 小、精炼、经典而深刻的小故事或者案例。这些小故事（或案例）有： 上帝掷骰子、女士喝茶、寻找失踪的核潜艇等。每个小故事都突出讲述 了一个统计学的智慧，一个知识点。通过这样精炼而经典的小故事，让 人们感受到统计学之美，她美在哪里？她美就美在统计学的智慧上，这 些智慧变成了统计学思想，统计学思想变成了统计学理论，统计学理论 变成了统计学的模型演算法。噢，这个路途太长了，难怪当人们看到模 型演算法的时候，实在是想不起她原来的美了。

　　不过，别着急，没关系。舰哥的《统计之美》为你揭开这层面纱，让你 重新领略统计学的独特之美！为舰哥鼓掌，为《统计之美》按赞，我辈 加油！

评分☆☆☆☆☆

拿到《统计之美：人工智慧时代的科学思维》这本书，我最先被书名吸引。作为一个在台湾生活、工作的人，我们几乎每天都能感受到AI的影子，从便利的手机功能到新闻报道里时不时出现的AI突破。但是，很多人（包括我自己）常常是“用”AI，却不太“懂”AI。书名中的“统计之美”和“科学思维”触动了我，我一直觉得，很多时候我们面对科技进步，除了惊叹，更需要的是一种理性的、能够理解其运作机制的眼光。我期望这本书能像一位温柔的向导，带我穿越AI背后那些可能听起来很专业的统计学概念，让我能够更清晰地看到AI是如何从海量数据中“学习”的。尤其是在台湾，科技发展日新月异，但如何培养下一代的科学素养，以及我们自己如何跟上时代的步伐，都是很重要的课题。我希望这本书能提供一些启发，让我们不只是被动接受科技的改变，而是能主动地去理解、去思考，甚至参与到其中。毕竟，了解数据背后的逻辑，就像掌握了一把开启未来大门的钥匙。

评分☆☆☆☆☆

在台湾，我们这一代人，可以说是伴随着科技的飞速发展一起成长起来的。从拨号上网到现在的5G，再到无所不在的AI，我们经历了太多。然而，对于AI背后的科学原理，很多时候我们仍然是模糊不清的。《统计之美：人工智慧时代的科学思维》这本书的书名，就直击了我内心的这种需求。我一直觉得，要想真正拥抱未来，不能只停留在“用”的层面，更要理解“为什么”。我期待这本书能够用一种非常“接地气”的方式，将统计学这个看似专业的学科，与AI紧密联系起来。我希望看到的是，作者能够像一位资深的台湾导师一样，用循序渐进的方式，引导读者去理解数据是如何被收集、处理、分析，最终成为AI做出决策的基础。也许会用一些台湾读者熟悉的场景，比如手机里的个人化推荐，或是智能家居的语音识别，来解释背后的统计学原理。我希望这本书能够帮助我建立起一种“科学思维”，让我能够更理性、更有条理地看待AI技术，并且不再对它感到陌生或畏惧。

评分☆☆☆☆☆

老实说，我平常不太常接触需要大量数学公式的书籍，所以一开始看到“统计”两个字，心里还是有点小小的畏惧。但《统计之美：人工智慧时代的科学思维》这本书的名字，却巧妙地避开了这种生硬感，反而用“美”来形容统计，让我觉得很有好奇心。我很好奇，统计学这种听起来很枯燥的学科，究竟能有什么“美”可言？会不会像是一种隐藏在数字背后的和谐规律，或者是一种从混乱数据中提炼出秩序的艺术？AI的出现，让统计学似乎变得更加重要，也更加贴近我们的生活。我希望这本书能用一种非常生活化、而且台湾读者能够产生共鸣的方式，来解释那些复杂的统计概念。也许会举一些台湾特有的例子，像是选举民调的误差分析，或是台湾制造业如何利用数据优化生产流程。我想看到的是，作者能够把原本可能只存在于学术象书中冰冷的数字，变得鲜活起来，让读者能感受到统计学在AI时代所扮演的真正角色，以及它如何悄悄地影响着我们对世界的认知。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，在这个信息爆炸的时代，能够拥有独立思考的能力，辨别真伪，是一项非常宝贵的技能。《统计之美：人工智慧时代的科学思维》这本书的书名，恰好点出了我一直以来对AI和数据分析的困惑。我们每天都被海量的信息轰炸，AI的算法更是无处不在，但我们真的知道它们是如何运作的吗？它们有没有可能被误导？或者，它们所呈现的“真相”，其实是被精心筛选过的？我期待这本书能够帮助我建立起一个更扎实的科学思维框架，让我不再只是被动地接收AI提供的信息，而是能够带着批判性的眼光去审视。我希望能从书中了解到，在AI背后，究竟是哪些统计学原理在支撑着这一切。也许是关于概率、偏差、相关性与因果性的区分等等。如果这本书能帮助我理解AI的“言下之意”，甚至能够识别出AI可能存在的局限性，那对我而言，就非常有价值了。毕竟，在台湾，我们正走在一个科技快速发展的十字路口，理解其本质，才能更好地做出选择。

评分☆☆☆☆☆

这本《统计之美：人工智慧时代的科学思维》的书名，对我来说，就像是一扇窗，让我得以窥探AI这个看似神秘的领域。我常常在想，那些帮助我们筛选新闻、推荐商品的AI，它们究竟是怎么“知道”我们喜欢什么、需要什么的？这种“知道”的背后，一定隐藏着一套严谨的逻辑和方法。而“统计”这两个字，我把它理解成是这一切的基石。我想，这本书能够让我明白，AI并非魔法，而是建立在数据和统计学原理之上。我特别好奇，作者会如何描绘统计学中的“美感”？会不会是在大数据中找到的规律，就像是艺术品中的对称和比例一样，有一种内在的和谐？我希望这本书能够提供一些具体的案例，解释AI在现实生活中是如何应用统计学的。比如，在台湾的医疗健康领域，AI如何通过分析病患数据来预测疾病风险？或者是在金融服务业，AI如何通过统计模型来评估信用风险？我渴望通过这本书，获得一种对AI更深入的理解，而不是停留在表面的使用层面。