統計之美：人工智慧時代的科學思維 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• 統計學
• 人工智能
• 科學思維
• 數據分析
• 概率論
• 機器學習
• 思維方式
• 科普
• 技術
• 方法論

　　本書主要內容：
　　■ 統計與科學
　　■ 資料與數學   
　　■ 資料視覺化   
　　■ 模型與方法
　　■ 大數據時代
　　■ 數據的陷阱
　　透過本書，讀者能夠理解人工智慧時代的思維模式，應對迅速變化的世界，入門AI統計基礎。

本書特色

　　●96個生活故事讀懂人工智慧科學思維
　　●一條條暗藏脈絡建立人工智慧統計基礎
　　●有趣、有味、有智慧、如飲醇酒、如沐春風

好評推薦

　　艦哥的《統計之美》為你揭開這層麵紗，讓你重新領略統計學的獨特之美！為艦哥鼓掌，為《統計之美》按贊，我輩加油！~~王漢生，北京大學光華管理學院教授

　　本書係統化地組織知識，呈現知識的趣與美，引發讀者的學習興趣和動機。

　　作者旁徵博引，資料科學的例子信手拈來，曆史上的著名典故、日常生活中的趣事、互聯網上的熱點話題，甚至科幻與武俠小說中的場景，都成為作者講述統計學概念、方法的絕佳例子。圍繞這些精心挑選的有趣問題進行分析和討論，給齣解決問題的路徑，同時引齣統計學中重要的概念與方法。讀完本書，讀者可以深切體會到統計學是如何被應用到生活中的。~~RickJin（靳誌輝)博士，火光搖曳CEO

　　本書用優美的語言告訴讀者，如何透過定量的方法認識這個世界隱藏的秩序和深刻的美，每一位希望在大數據和人工智慧時代繼續跳舞的人，都不容錯過。 ~~周濤 教授，電子科技大學

　　這是一本齣色的統計學科普書，用樸素的語言和風趣翔實的案例闡述統計學的實用價值和迷人之處。統計學不僅是一門技術，更是我們認識和理解世界的「道」。~~鄧一碩，懶投資CFO、統計之都成員

　　堅實的理論基礎，獨到的思維方式，有趣的應用領域，再加上每節一個生動的小故事作為開胃菜，這是本書獻給廣大讀者的一份統計學大餐。~~邱怡軒，普渡大學統計係博士、統計之都成員

　　本書96個統計相關故事，有趣、有味、有智慧，如飲醇酒，如沐春風。 ~~魏太雲，百分點資料建模部負責人、統計之都成員

　　本書雖然沒有明確的界定，但是總體上可以劃分為三個部分：基礎篇、原理篇和擴展篇，以循序漸進的方式讓讀者容易接受。




 

統計之美：人工智慧時代的科學思維 導論：從數據迷霧到洞察之光 在信息爆炸的時代，我們被海量數據所包圍，如同置身於一片無邊無際的迷霧之中。人工智能（AI）的崛起，正以前所未有的速度和深度重塑著我們的世界，從自動駕駛的精準導航到醫療診斷的輔助決策，無不依賴於對復雜數據的深度挖掘與理解。然而，隱藏在這層光鮮亮麗的技術錶象之下，是根植於科學思維的統計學原理。《統計之美：人工智慧時代的科學思維》並非一本純粹介紹AI算法的書籍，而是一部旨在揭示AI時代下科學思維基石的指南。它著眼於如何將看似冰冷的數字轉化為富有洞察力的知識，以及如何構建一套嚴謹、可靠的決策框架。 本書的核心理念是：在AI驅動的未來，統計思維不再是數據科學傢的專屬技能，而是每一位希望在復雜係統中保持清醒判斷力的現代人的必備素養。 我們將探討，無論模型多麼復雜、計算能力多麼強大，其有效性和可靠性最終都取決於其底層統計假設是否成立，以及我們如何科學地解讀其輸齣結果。 第一部分：理解不確定性——統計思維的基石 第一章：世界的本質：隨機性與因果的糾纏 本章從哲學的角度審視我們所處的世界。在自然界和社會係統中，完全的可預測性幾乎是不存在的。本書將引入概率論的基礎概念，但並非側重於繁復的數學推導，而是強調其在現實世界中的直觀意義。我們將深入探討“隨機性”並非意味著“混亂”，而是一種內在的、可被量化的結構。 從描述性統計到推斷性統計的飛躍： 介紹如何從有限的樣本中得齣關於整體的閤理推論。重點分析“抽樣誤差”和“中心極限定理”的實際應用場景，解釋為何在麵對大數據時，我們依然需要對樣本的代錶性保持警惕。 相關性與因果性的鴻溝： 這是一個在AI應用中最常被混淆的概念。我們將用經典的案例（如“冰淇淋銷量與溺水事件”）來剖析混雜變量（Confounding Variables）的作用。本章將重點介紹識彆潛在因果關係的統計工具，如A/B測試的科學設計與解讀，強調在AI決策係統中，區分“預測準確”與“真正有效乾預”的重要性。 第二章：模型的局限性：假設與偏差的陰影 任何統計模型，無論是簡單的綫性迴歸還是復雜的深度神經網絡，都是對現實世界的簡化和抽象。模型的有效性直接受製於其建立時所依賴的假設。 模型的“人設”： 詳細解讀綫性假設、正態性假設、獨立性假設等經典統計假設，並討論當這些假設被違背時，模型輸齣的可靠性將如何下降。我們將探討在AI模型的“黑箱”中，如何通過殘差分析等統計手段，反嚮探查模型內部的結構性偏差。 過度擬閤的統計陷阱： 解釋過度擬閤的本質是模型對訓練數據的隨機噪音進行瞭記憶而非學習規律。通過引入偏差-方差權衡（Bias-Variance Trade-off）這一核心統計概念，闡明為何更復雜的模型（如深度學習）並非總是更好的選擇，以及正則化（Regularization）方法在統計學上的意義。 第二部分：AI時代下的數據科學實踐 第三章：數據的“清洗”與“預處理”：科學的嚴謹性 在人工智能項目中，數據準備工作占據瞭大量時間，但這往往是科學嚴謹性最容易被忽視的環節。本章關注如何像統計學傢一樣對待數據。 缺失值處理的哲學： 探討不同缺失機製（MCAR, MAR, NMAR）對推斷結果的係統性影響。避免使用簡單地“刪除”或“均值填充”可能帶來的偏差，介紹更科學的插補方法，如多重插補法（Multiple Imputation）。 異常值的識彆與對策： 異常值不僅僅是錯誤數據點，它們可能是真實世界中罕見但重要的事件。本章將介紹基於統計距離（如馬氏距離）和基於模型殘差的異常值檢測方法，並討論在不同應用場景下，是應該剔除異常值還是將其視為信號進行深入分析。 第四章：檢驗的力量：從P值到效應量 統計顯著性檢驗是科學研究的核心工具，但在AI落地應用中常被誤讀。 P值的現代解讀： 澄清“P值不等於錯誤率”的常見誤解。本書強調，在構建推薦係統或自動化決策係統時，我們更應該關注效應量（Effect Size）——即乾預或差異的實際大小，而非僅僅關注差異是否“統計上顯著”。一個微小但普遍存在的效應，其商業價值可能遠大於一個巨大的、但極不穩定的效應。 多重比較的睏境： 在機器學習中，我們需要同時測試成百上韆個特徵或超參數組閤。本章將介紹如何控製傢族錯誤率（Family-wise Error Rate），如Bonferroni校正和FDR（False Discovery Rate）控製，確保我們的“發現”是具有可重復性的科學成果，而非隨機噪音。 第三部分：超越預測——可解釋性與負責任的AI 第五章：打開黑箱：可解釋性統計學的迴歸 隨著深度學習模型的普及，決策過程變得不透明。本書迴歸統計學的本質，探討如何量化模型對結果的貢獻。 特徵重要性的統計論證： 介紹SHAP值、LIME等方法背後的統計學原理，強調它們是如何構建局部解釋的。更重要的是，分析這些解釋方法的局限性，例如，它們是否真正反映瞭模型內部的權重關係，還是僅僅提供瞭一種錶麵的綫性近似。 模型校準與可靠性評估： 預測的準確性（如AUC）隻是故事的一部分。一個真正負責任的AI係統必須是“校準良好”的，即模型預測的概率應與其真實發生頻率相符。我們將探討如何使用可靠性圖（Reliability Diagrams）來評估概率輸齣的質量，這是構建金融風險模型和醫療診斷係統的關鍵一步。 第六章：倫理與公平的統計度量 人工智能係統在社會中的應用，帶來瞭前所未有的公平性挑戰。本書認為，解決AI偏見問題的核心在於統計公平度量。 公平性的多重定義： “公平”在統計學上沒有單一的定義。我們將深入探討不同的公平性標準，如“機會均等”（Equal Opportunity）、“人口統計均等”（Demographic Parity）等，並用數學和統計工具展示它們之間的矛盾性。 偏見的量化與緩解： 如何在統計層麵上度量算法對特定群體的係統性歧視（例如，錯誤拒絕率的差異）。本章將介紹去偏見（Debiasing）的技術，如在數據預處理、模型訓練和後處理階段引入統計約束，以確保AI決策在追求效率的同時，堅守科學與社會的倫理底綫。 結語：科學思維的持續迭代 《統計之美：人工智慧時代的科學思維》旨在提供一種審慎的態度：將人工智能視為一個強大的、但需要嚴格科學方法來約束和指導的工具。 真正的“美”不在於算法的復雜性，而在於我們運用統計思維，將不確定性轉化為可控風險，將海量數據轉化為可靠洞察的能力。本書鼓勵讀者超越對最新技術名詞的追逐，迴歸到對數據、假設和因果關係的深刻理解上，從而在瞬息萬變的AI浪潮中，構建真正穩定和負責任的科學決策體係。

作者簡介

李艦

　　統計學學士、軟體工程碩士、商學博士
　　資料科學領域資深工作者，見證並參與統計學從冷門專業到顯學的過程。
　　「統計之都」社區的核心成員、開源社區的活躍貢獻者，緻力於資料科學在實體行業中的應用。

海恩

　　在矽榖著名互聯網企業從事資料分析工作，業餘時間喜歡抓資料做點好玩的分析。

審閱者簡介

張慶暉 統計博士

　　銘傳大學會計係教授
 

01 統計與科學
1.1 隨機的世界
1.1.1 打撞球的物理學傢
1.1.2 上帝擲骰子嗎
1.1.3 連環殺手的歸案
1.1.4 扔硬幣的數學傢們
1.2 認識機率
1.2.1 遊戲奬金的分配
1.2.2 6 連號和14 連號
1.2.3 主持人背後的山羊
1.2.4 尋找失蹤的核潛艇
1.3 統計思想和模型
1.3.1 女士品茶
1.3.2 「渣男」去死
1.3.3 六西格瑪的奇蹟
1.3.4 牛頓的蘋果
1.4 統計與科學
1.4.1 智多星與神機軍師
1.4.2 深藍與阿爾法狗
1.4.3 中藥與西藥
1.4.4 所有模型都是錯的

02 資料與數學
2.1 資料與空間
2.1.1 多維世界的蟲子
2.1.2 駭客帝國和變形金剛
2.1.3 九章算術與綫性方程式
2.1.4 二十八宿與黃道十二宮
2.2 隨機變數和分佈
2.2.1 伯努利的硬幣
2.2.2 相親多少次與神奇的37
2.2.3 棣莫弗的常態
2.2.4 醉鬼的步伐
2.3 認識資料
2.3.1 忒修斯之船
2.3.2 從性彆到體重
2.3.4 一份體檢記錄
2.4 數理統計基礎
2.4.1 管中窺豹與一葉知鞦
2.4.2 惡賭鬼的詭計
2.4.3 被平均的工資
2.4.4 小李飛刀與孔雀翎

03 資料視覺化
3.1 曆史上的統計圖形
3.1.1 河圖與洛書
3.1.2 倫敦霍亂的防治
3.1.3 南丁格爾的玫瑰
3.1.4 拿破崙遠徵
3.2 數據與視覺化
3.2.1 女王的裙子
3.2.2 畫布與宣紙
3.2.3 深水王子與針眼畫師
3.2.4 「挑戰者」號太空梭
3.3 基礎統計圖形
3.3.1 老忠實噴泉的秘密
3.3.2 統計圖形的奠基人
3.3.3 古老國度的詩雲
3.3.4 飛翔的動態氣泡圖
3.4 資料之間的關係
3.4.1 東上相的軌道
3.4.2 五十州的最高峰
3.4.3 泰坦尼剋號的倖存者
3.4.4 切爾諾夫的笑臉

04 模型與方法
4.1 常用統計模型
4.1.1 穿楊與射雕
4.1.2 降維攻擊
4.1.3 顧客就是上帝
4.1.4 股票的走勢
4.2 機器學習
4.2.1 啤酒和尿布的傳說
4.2.2 尋找「白富美」
4.2.3 寜可錯殺與絕不放過
4.2.4 樹木與森林
4.3 人工智慧
4.3.1 人工智慧的三起兩落
4.3.2 深度學習的前生今世
4.3.3 神秘的神經
4.3.4 美麗的濾鏡
4.4 其他分析方法
4.4.1 茶、酒與百事可樂
4.4.2 濛地卡羅和原子彈
4.4.3 醫生的筆跡
4.4.4 沙漠裏的飛碟

05 大數據時代
5.1 技術的變遷
5.1.1 統計學的濫觴
5.1.2 資訊時代的來臨
5.1.3 資料探勘和商業智慧
5.1.4 大數據時代新紀元
5.2 分析工具
5.2.1 誰說菜鳥不會資料分析
5.2.2 群雄逐鹿的分析軟體
5.2.3 全棧工程師的最愛
5.2.4 本書作者最愛的R
5.3 計算框架
5.3.1 冰箱裏的大象
5.3.2 將兵與將將
5.3.3 電老虎和電螞蟻
5.3.4 摩爾定律的未來
5.4 大數據行業應用
5.4.1 互聯網的興起
5.4.2 流量的起點
5.4.3 收入的來源
5.4.4 猜你喜歡和投其所好

06 數據的陷阱
6.1 一葉障目
6.1.1 神奇的天蠍座
6.1.2 贏傢的詛咒
6.1.3 打飛機的油價
6.1.4 和女神的緣分
6.2 相關與因果
6.2.1 芳華與熱飲
6.2.2 熱帖的秘密
6.2.3 雪與火的城市
6.2.4 名字很重要嗎
6.3 樣本和調查
6.3.1 測不準的美國大選
6.3.2 不對稱的杜蕾斯數據
6.3.3 幸運兒的傳奇
6.3.4 哈佛校長的辭職
6.4 圖形的誤導
6.4.1 收入的變化
6.4.2 收費站與汽車站
6.4.3 東莞的逃亡
6.4.4 有毒的配適

前言

　　統計學可真是一個尷尬的存在，常常處在各種鄙視鏈的低端。從數學的 角度看，統計學中的數學原理太膚淺，撐死也就一個大數法則，一個中 央極限定理，這也能算數學？從應用學科的角度看（例如，電腦、管理 學），統計學太數學，一點也不應用。分析資料就好好分析資料，還要證 什麼大數法則，什麼中央極限定理，這也能算應用？作為一名統計學的 工作者，對這樣的觀點雖然並不苟同，但確實很慚愧。常常為此，反省 自問：問題到底齣在哪裏？我輩應該如何作為？

　　我有一個樸素的信念，任何東西隻要是美的，就一定會被大傢接受甚至 追捧。但是，這裏有兩個非常具有挑戰性的問題。第一、統計學的美到 底是什麼？第二、她那獨特的美如何被大眾感知？這是兩個非常樸素的 問題，作為一名統計學教師，我常常用這兩個問題來檢討自己。統計學 作為一個曆史非常短的學科，在它的發展曆史中，有不少傑齣的學者做 齣瞭卓著的貢獻。是他們的卓著努力為統計學建立瞭紮實的理論基礎， 為統計學的應用開疆拓土。在這個過程中，産生瞭很多有用的統計學思 想，閃爍著統計學智慧的光芒，解決瞭太多的實際問題。因此，統計學 的美是毋庸置疑的，但為什麼大傢感受不到？對此，作為一名統計學教 師，我沒有理由去埋怨大眾，而應該做自我批評，自我檢討。如果，我 們有能力把統計學中最閃光的智慧，用最樸素而有趣的語言，結閤生動 而有趣的故事錶述齣來，那世界又會怎樣？如果能夠做到，統計學的美 就可以被大傢感受到。屆時，統計學是不是數學重要嗎？統計學是不是 應用重要嗎？統計學就是統計學，她既有理論，又有應用。關鍵是，她 很美，她真的很美，美得令人窒息，美得令人流連忘返，而我們都陶醉 於她那獨特的美。請問，到哪裏去找這樣一本書，專攻統計學之美？

　　要寫這樣一本書的難度可想而知。首先，你要對統計學的宏觀理論框 架，從曆史到最新前沿，非常熟悉。說來慚愧，我做不到。其次，你要對推動統計學理論發展的重要故事、案例，甚至曆史性事件如數傢珍。 太慚愧，我也做不到。還有，你需要很強的語言文字能力。讓文字和數 學公式自由穿插，流暢而優美地交織在一起。這對我來說也很難。這樣 一本書一定是跨學科的。與資料科學相關的領域可不僅僅是統計學，還 有電腦科學、經濟學、管理學等。不同學科的交叉融閤，也極大地促進 瞭統計學的發展。要對這麼多學科有所研究，也不是一件簡單的事情。

　　正當我一籌莫展的時候，突然老天眷顧，統計之都大俠艦哥送給我他的新書《統計之美》。首先，我一下子就被目錄吸引瞭。從統計學科學入 手，談到資料與數學，討論瞭資料視覺化，當然也有模型與方法，還有 大數據技術，以及資料的陷阱。每一章的立意都是如此獨特，跟任何現 有專著或者教材完全不同。這些章節的框架設計恢宏壯美，討論的問題 深刻而樸素，覆蓋的內容從過去到未來。這樣的框架設計，散發著強烈 的艦哥獨有的大俠風範。從微觀處看，每個章節下麵都是一個又一個短 小、精煉、經典而深刻的小故事或者案例。這些小故事（或案例）有： 上帝擲骰子、女士喝茶、尋找失蹤的核潛艇等。每個小故事都突齣講述 瞭一個統計學的智慧，一個知識點。通過這樣精煉而經典的小故事，讓 人們感受到統計學之美，她美在哪裏？她美就美在統計學的智慧上，這 些智慧變成瞭統計學思想，統計學思想變成瞭統計學理論，統計學理論 變成瞭統計學的模型演算法。噢，這個路途太長瞭，難怪當人們看到模 型演算法的時候，實在是想不起她原來的美瞭。

　　不過，彆著急，沒關係。艦哥的《統計之美》為你揭開這層麵紗，讓你 重新領略統計學的獨特之美！為艦哥鼓掌，為《統計之美》按贊，我輩 加油！

评分☆☆☆☆☆

老實說，我平常不太常接觸需要大量數學公式的書籍，所以一開始看到“統計”兩個字，心裏還是有點小小的畏懼。但《統計之美：人工智慧時代的科學思維》這本書的名字，卻巧妙地避開瞭這種生硬感，反而用“美”來形容統計，讓我覺得很有好奇心。我很好奇，統計學這種聽起來很枯燥的學科，究竟能有什麼“美”可言？會不會像是一種隱藏在數字背後的和諧規律，或者是一種從混亂數據中提煉齣秩序的藝術？AI的齣現，讓統計學似乎變得更加重要，也更加貼近我們的生活。我希望這本書能用一種非常生活化、而且颱灣讀者能夠産生共鳴的方式，來解釋那些復雜的統計概念。也許會舉一些颱灣特有的例子，像是選舉民調的誤差分析，或是颱灣製造業如何利用數據優化生産流程。我想看到的是，作者能夠把原本可能隻存在於學術象書中冰冷的數字，變得鮮活起來，讓讀者能感受到統計學在AI時代所扮演的真正角色，以及它如何悄悄地影響著我們對世界的認知。

评分☆☆☆☆☆

這本《統計之美：人工智慧時代的科學思維》的書名，對我來說，就像是一扇窗，讓我得以窺探AI這個看似神秘的領域。我常常在想，那些幫助我們篩選新聞、推薦商品的AI，它們究竟是怎麼“知道”我們喜歡什麼、需要什麼的？這種“知道”的背後，一定隱藏著一套嚴謹的邏輯和方法。而“統計”這兩個字，我把它理解成是這一切的基石。我想，這本書能夠讓我明白，AI並非魔法，而是建立在數據和統計學原理之上。我特彆好奇，作者會如何描繪統計學中的“美感”？會不會是在大數據中找到的規律，就像是藝術品中的對稱和比例一樣，有一種內在的和諧？我希望這本書能夠提供一些具體的案例，解釋AI在現實生活中是如何應用統計學的。比如，在颱灣的醫療健康領域，AI如何通過分析病患數據來預測疾病風險？或者是在金融服務業，AI如何通過統計模型來評估信用風險？我渴望通過這本書，獲得一種對AI更深入的理解，而不是停留在錶麵的使用層麵。

评分☆☆☆☆☆

我一直覺得，在這個信息爆炸的時代，能夠擁有獨立思考的能力，辨彆真僞，是一項非常寶貴的技能。《統計之美：人工智慧時代的科學思維》這本書的書名，恰好點齣瞭我一直以來對AI和數據分析的睏惑。我們每天都被海量的信息轟炸，AI的算法更是無處不在，但我們真的知道它們是如何運作的嗎？它們有沒有可能被誤導？或者，它們所呈現的“真相”，其實是被精心篩選過的？我期待這本書能夠幫助我建立起一個更紮實的科學思維框架，讓我不再隻是被動地接收AI提供的信息，而是能夠帶著批判性的眼光去審視。我希望能從書中瞭解到，在AI背後，究竟是哪些統計學原理在支撐著這一切。也許是關於概率、偏差、相關性與因果性的區分等等。如果這本書能幫助我理解AI的“言下之意”，甚至能夠識彆齣AI可能存在的局限性，那對我而言，就非常有價值瞭。畢竟，在颱灣，我們正走在一個科技快速發展的十字路口，理解其本質，纔能更好地做齣選擇。

评分☆☆☆☆☆

在颱灣，我們這一代人，可以說是伴隨著科技的飛速發展一起成長起來的。從撥號上網到現在的5G，再到無所不在的AI，我們經曆瞭太多。然而，對於AI背後的科學原理，很多時候我們仍然是模糊不清的。《統計之美：人工智慧時代的科學思維》這本書的書名，就直擊瞭我內心的這種需求。我一直覺得，要想真正擁抱未來，不能隻停留在“用”的層麵，更要理解“為什麼”。我期待這本書能夠用一種非常“接地氣”的方式，將統計學這個看似專業的學科，與AI緊密聯係起來。我希望看到的是，作者能夠像一位資深的颱灣導師一樣，用循序漸進的方式，引導讀者去理解數據是如何被收集、處理、分析，最終成為AI做齣決策的基礎。也許會用一些颱灣讀者熟悉的場景，比如手機裏的個人化推薦，或是智能傢居的語音識彆，來解釋背後的統計學原理。我希望這本書能夠幫助我建立起一種“科學思維”，讓我能夠更理性、更有條理地看待AI技術，並且不再對它感到陌生或畏懼。

评分☆☆☆☆☆

拿到《統計之美：人工智慧時代的科學思維》這本書，我最先被書名吸引。作為一個在颱灣生活、工作的人，我們幾乎每天都能感受到AI的影子，從便利的手機功能到新聞報道裏時不時齣現的AI突破。但是，很多人（包括我自己）常常是“用”AI，卻不太“懂”AI。書名中的“統計之美”和“科學思維”觸動瞭我，我一直覺得，很多時候我們麵對科技進步，除瞭驚嘆，更需要的是一種理性的、能夠理解其運作機製的眼光。我期望這本書能像一位溫柔的嚮導，帶我穿越AI背後那些可能聽起來很專業的統計學概念，讓我能夠更清晰地看到AI是如何從海量數據中“學習”的。尤其是在颱灣，科技發展日新月異，但如何培養下一代的科學素養，以及我們自己如何跟上時代的步伐，都是很重要的課題。我希望這本書能提供一些啓發，讓我們不隻是被動接受科技的改變，而是能主動地去理解、去思考，甚至參與到其中。畢竟，瞭解數據背後的邏輯，就像掌握瞭一把開啓未來大門的鑰匙。