數據分析簡史：從概率到大數據

快速選讀了一下，跳過了中間模糊邏輯、分形統計學、數據分絡分析，也跳過了公式和具體數學原理內容🤣單看這些科學家的故事也很有趣且能得到激勵，如果有 Bayes、Pearson、Fisher、Hinton 的傳記那我一定會看

天文學中的數據分析；早期的概率論思想，包含了貝葉斯主觀概率；分佈問題與迴歸擬合，重要人物高斯、皮爾遜、費希爾；模糊推理；分形分佈；優化問題，線性規劃和數據包絡分析；採樣方法、隨機模擬與計算統計；學習理論與神經網絡；經驗主義的大數據挖掘（區別基於理論假設與實驗驗證的經典科學）。後續找感興趣的領域去讀，還是要多補些數理知識，增加對這樣一個黑盒時代背後的機制理解。

此書差矣！費馬分賭本問題沒有說清，比賽欲分出勝負最多還需四局組合，三種甲勝，一種乙勝。

非常好的一本書，但好像讀過的人不多。強烈推薦！

爲什麼一些基礎學科，極少有中國科學家的名字？看到概率論的起源，算是突然頓悟吧：因爲自漢武帝罷黜百家，獨尊儒術，儒家統治中國思想界2000餘年，造成“重文輕理”的偏科，儘管有張衡，沈括，徐光啓等科學家，但終究還是少。而西方雖然一直束縛於上帝創世說及各式宗教等，但是，還是有部分人能夠跳出束縛，逐步創建各類自然科學。 由“分賭金問題”發展而來的概率學，帕斯卡和費馬各自給出不同方案，殊途同歸 概率在生活中的應用太廣泛了 1. 彩票， 一個理性佔優的人，是不會買彩票的，即使沒有人爲作弊，一張2元的彩票，其數學期望(或者說預期回報的平均數) 一定 < 2元。 2. 保險精算，最重要的就是伯努利大數定律(先驗概率)和貝葉斯定理(逆概率或條件概率)。 3. 資本市場風險及預期回報率, 風險是啥？就是不確定性，基於概率的。資本資產定價模型(CPAM)，加權平均資本成本(WACC)等等，都是有概率引申出來的，暫且不細述，有興趣可自行百科。 4. 人工智能， 以深度學習爲例，建模的原理就是基於概率，最大似然函數，損失函數等等，線性迴歸或邏輯迴歸，就是找到概率最大的參數。 。。。

專業又通俗易懂。非常好的一本統計書