มีหนังสือวิทยาศาสตร์ยอดนิยมเล่มใดบ้างเกี่ยวกับสถิติหรือการเรียนรู้ของเครื่อง?

มีหนังสือวิทยาศาสตร์ยอดนิยมมากมายที่เกี่ยวข้องกับวิทยาศาสตร์จริงตลอดจนประวัติศาสตร์และเหตุผลเบื้องหลังทฤษฎีปัจจุบันขณะที่ยังคงสนุกกับการอ่าน ตัวอย่างเช่น "Chaos" โดย James Gleick (Chaos, fractals, nonlinearity), "ประวัติย่อของเวลา" โดย Stephen Hawking (ฟิสิกส์ต้นกำเนิดของจักรวาล, เวลา, blackholes) หรือ "The Selfish Gene" โดย Richard Dawkins ( วิวัฒนาการและการคัดเลือกโดยธรรมชาติ) หนังสือเหล่านี้บางเล่มมีข้อโต้แย้ง (ดอว์คินส์) และบางเล่มไม่มี (กลีค) แต่พวกเขาทั้งหมดทำหน้าที่เพื่อให้ง่ายสำหรับพวกเราที่ไม่มีการศึกษาทางวิทยาศาสตร์ในเชิงลึกที่จะเข้าใจแนวคิดที่ยากเป็นอย่างอื่น

มีหนังสือประเภทใดบ้างที่เน้นเรื่องสถิติหรือการเรียนรู้ของเครื่องเป็นหลัก?

โปรดระบุบทสรุปของหนังสือแต่ละเล่มที่ครอบคลุม

ฉันสงสัยชา The Lady Tastingโดย David Salsberg เป็นสิ่งที่คุณต้องการ มันเขียนมากในรูปแบบการบรรยายเกือบเหมือนนวนิยายที่ไม่มีคณิตศาสตร์เป็นหลัก (อย่างที่ฉันจำได้) ดังนั้นทุกคนสามารถเข้าถึงได้ ฉันอ่านมานานแล้วและสนุกกับมันจริงๆ มันอ่านเร็วมากและสามารถให้ความรู้สึกกับผู้คนเกี่ยวกับการวิเคราะห์เชิงสถิติเกี่ยวกับวิธีการที่จะช่วยให้เราเข้าใจโลกและแก้ปัญหาในทางปฏิบัติ

หนังสือเล่มใหม่ของ Nate Silver สัญญาณและเสียง: ทำไมการคาดการณ์มากที่สุดถึงล้มเหลว - แต่บางเล่มก็ไม่เหมาะกับคำอธิบายของคุณ นอกจากนี้ยังเป็นการแนะนำเกี่ยวกับการคิดแบบเบย์สำหรับคนธรรมดา มันมีความสนใจบางอย่างเมื่อเร็ว ๆ นี้และทบทวนของหนังสือเล่มนี้สามารถพบได้ที่นี่

นอกจากนี้มูลค่าการตรวจสอบออกเป็น Levitt และ Dubner ของหนังสือ Freakonomics

"ทฤษฎีที่ไม่ยอมตาย" โดยชารอนเบอร์ตช์แมคเครย์นีเป็นหนังสือที่อ่านง่ายมากเกี่ยวกับประวัติของสถิติแบบเบย์และแนวคิดทั่วไปที่อยู่เบื้องหลังมันโดยไม่ต้องจมอยู่ในคณิตศาสตร์มากเกินไป

ฉันยังเป็นแฟนตัวยงของ "The Cartoon Guide to Statistics" โดย Gonnick และ Smith ในฐานะที่เป็นการแนะนำที่ดีเกี่ยวกับแนวคิดทั่วไปของสถิติด้วยคณิตศาสตร์บางส่วน แต่นำเสนอในแบบที่ไม่ทำให้คุณหลับ (ฉันยังมี คู่มือการ์ตูนเกี่ยวกับพันธุศาสตร์ฟิสิกส์และเคมีและได้อ่านคู่อื่น ๆ )

อ่านดีมากขึ้น:

ข้อบกพร่องของค่าเฉลี่ยโดย Sam L. Savage

โง่โดยการสุ่มโดย Nassim Taleb

ทั้งคู่เป็นหนังสือที่ค่อนข้างระมัดระวังเกี่ยวกับการระมัดระวังในการตีความความน่าจะเป็นและสถิติในชีวิตประจำวันของเรา ตัวอย่างเช่นในตลาดการเงินเราอาจใช้การแจกแจงเกาส์เซี่ยนแบบผิด ๆ ในแต่ละวันเพื่อวัดความเสี่ยงที่มีผลที่ตามมาหายนะดังนั้นเราอาจต้องการใช้แบบจำลองเชิงประจักษ์ (เช่นการจำลองมอนเต้คาร์โล) ในทางปฏิบัติ Taleb ได้รับความนิยมอย่างมากในแวดวงการเงินและมักเตือนเราให้ระมัดระวังเกี่ยวกับอคติเชิงพฤติกรรมและการพึ่งพาแบบจำลองมากเกินไป

ฉันอยากจะแนะนำหนังสือต่อไปนี้ถึงแม้ว่าจะไม่เหมาะคุณก็ควรลองดู:

1. พฤติกรรม (Mis) ของตลาดโดย (ผู้ยิ่งใหญ่) B. Mandelbrot
2. Struck By Lighteningโดย Jefferey Rosenthal

กับอดีตที่เน้นเรื่องการเงินมากขึ้น แต่ก็ยังเป็นสถิติและสิ่งหลังคือการแนะนำวิชาที่น่าจะเป็นที่น่าสนใจทั้งหมด: อัตราต่อรองปัญหามอนตี้ฮอลล์ฟังก์ชั่นยูทิลิตี้เดินสุ่มเป็นต้น

หนังสือที่ดีมากสำหรับการช่วยเหลือการรู้หนังสือเชิงสถิติขั้นพื้นฐานและการ ให้เหตุผลเชิงสถิติ และสำหรับกรณีเหล่านี้มีความสำคัญ - คือTiger ที่ไม่ใช่โดย Andrew Dilnot อดีตผู้นำเสนอรายการวิทยุยอดนิยมเกี่ยวกับสถิติประยุกต์สำหรับ BBC

ฉันมักจะแนะนำว่าเป็นสถิติที่เทียบเท่ากับหนังสือยอดนิยม Pop Science Bad Badโดย Ben Goldacre เป็นการดีสำหรับการแนะนำการใช้เหตุผลเชิงสถิติขั้นพื้นฐานสำหรับการแสดงความสำคัญของการใช้เหตุผลเชิงสถิติขั้นพื้นฐานและทำให้ผู้คนกังวลเกี่ยวกับการขาดการให้เหตุผลเชิงสถิติขั้นพื้นฐานในหมู่คนที่ควรจะรู้ดีกว่า (โดยเฉพาะนักการเมืองนักข่าว ฯลฯ ) เข้าถึงได้มากมีส่วนร่วมสนุกสนานในสถานที่ต่าง ๆ วิตกกังวลอย่างมาก! ดีเป็นอย่างยิ่งสำหรับการแนะนำสำหรับทุกคนที่คิดว่าตัวเลขเป็น 'ไม่ใช่สิ่งของ'

Ian Ayres เป็นผู้แต่งหนังสือ "Super Crunchers: ทำไมการคิดโดยตัวเลขเป็นวิธีใหม่ในการฉลาด" ซึ่งกล่าวถึงตัวอย่างของการขุดข้อมูล

ฉันคิดว่าฉันเติมช่องว่างที่นี่โดยชี้ให้เห็นหนังสือสไตล์การตลาดจำนวนมากในเซตฟัซซีทฤษฎีข้อมูลสารสนเทศเอนโทรปีและการให้เหตุผลเชิงสถิติที่ฉันได้อ่านและแนะนำเป็นอย่างยิ่ง

•สำหรับทุกสิ่งที่คลุมเครือจุดเริ่มต้นที่ไม่เป็นทางการคือ McNeill, Dan, 1993, Fuzzy Logic Simon & Schuster: นิวยอร์ก

•สำหรับตลาดมวลชนที่ดีเกี่ยวกับโครงข่ายประสาทจัดระเบียบเกี่ยวกับการคาดเดาที่น่าสนใจเกี่ยวกับการจัดระเบียบของสมองมนุษย์ให้ดู Hawkins, Jeff, 2004, On Intelligence หนังสือไทมส์: นิวยอร์ก

สำหรับการแนะนำที่อ่านง่ายในหัวข้อที่สำคัญเช่นข้อผิดพลาดของสถิติและการใช้เหตุผลที่ผิดพลาดลองใช้สามข้อต่อไปนี้:

• Huff, Darrell, 1954, โกหกด้วยสถิติอย่างไร WW Norton & Company นิวยอร์ก

• Kault, David, 2003, สถิติด้วย Common Sense กด Greenwood: เวสต์พอร์ตคอนเนตทิคัต

• Smith, Gary, 2014, การเบี่ยงเบนมาตรฐาน: ข้อสันนิษฐานที่สมบูรณ์ข้อมูลการทรมานและวิธีอื่น ๆ ที่จะโกหกด้วยสถิติ Overlook Press: นิวยอร์ก

ต่อไปนี้เกี่ยวข้องกับทฤษฎีสารสนเทศและเอนโทรปีทั้งหมด:

• Lucky, RW, 1989, Dreams Silicon: ข้อมูล, มนุษย์และเครื่องจักร สื่อมวลชนเซนต์มาร์ติน: นิวยอร์ก

•ผู้เขียนคนนี้ทำงานได้อย่างยอดเยี่ยมในการวางทฤษฎีข้อมูลไว้ในบริบทและชี้ให้เห็นถึงการใช้ในทางที่ผิดในขณะที่ยังคงเขียนในลักษณะที่ผู้เชี่ยวชาญไม่สามารถเข้าใจ: Pierce, John Robinson, 1961, สัญลักษณ์, สัญญาณและเสียง: ธรรมชาติและ กระบวนการสื่อสาร Harper: นิวยอร์ก

•ฉันอ่านชื่อที่คล้ายกันนี้ แต่จำไม่ได้ว่าเป็นรุ่นที่ใหม่กว่าหรือติดตาม: Pierce, John Robinson, 1980, ทฤษฎีข้อมูลเบื้องต้น: สัญลักษณ์, สัญญาณและเสียง สิ่งพิมพ์โดเวอร์ส์: นิวยอร์ก

•ถ้าฉันจำได้ถูกต้องผู้เขียนคนนี้สามารถอ่านได้อย่างง่ายดายในขณะที่ยังคงเป็นแนวคิดขั้นสูงเพิ่มเติม: Brillouin, Léon, 1964, วิทยาศาสตร์, ความไม่แน่นอนและข้อมูล สื่อวิชาการ: นิวยอร์ก

•ดู Brillouin, Léon, 1962, วิทยาศาสตร์และทฤษฎีข้อมูล สื่อวิชาการ: นิวยอร์ก

•ฉันอ่านมานานแล้ว แต่เชื่อว่าผู้เขียนคนนี้สามารถอ่านได้และมีข้อสังเกตที่น่าสนใจเกี่ยวกับทฤษฎีสารสนเทศ: Bar-Hillel, Yehoshua, 1964, ภาษาและข้อมูล: บทความที่คัดสรรเกี่ยวกับทฤษฎีและการประยุกต์ของพวกเขา แอดดิสัน - เวสลีย์ผับ ร่วมอ่านหนังสือ

ฉันต้องการเตือนว่าหนังสือตลาดมวลชนในหัวข้อที่น่าเหลือเชื่อเช่นความโกลาหลข้อมูลฟิสิกส์ควอนตัมความน่าจะเป็นการสุ่ม "ไซเบอร์เนติกส์" การจัดระเบียบตัวเองชุดฟัซซี่และปัญญาประดิษฐ์นั้นมีเนื้อหาน้อยที่โดดเด่น ทางออกจากสัดส่วนบางครั้งถึงจุดที่ไม่ถูกต้องตามหลักเหตุผล ทฤษฎีเหล่านี้แต่ละทฤษฎีมีผู้เสนอที่รู้จักกันดีซึ่งไม่รู้ว่าจะหยุดเมื่อมีสิ่งที่ดีและสร้างตรรกะที่ยิ่งใหญ่เพื่อเปลี่ยนสาขาวิชาของตนให้กลายเป็นคำอธิบายที่ยิ่งใหญ่ของทุกสิ่ง. แต่ละคนมีผู้แต่งที่ไปไกลเกินกว่าหลักฐานแม้กระทั่งถึงจุดที่ไม่สนใจคำเตือนที่ชัดเจนจากผู้ก่อตั้งสาขาของตนดังที่แชนนอนทำเกี่ยวกับการใช้ข้อมูลข่าวสารในทางที่ผิด มีสีอ่อนที่ไม่แข็งแรงต่อการเขียนซึ่งบางครั้งก็ถือว่าเป็นวิทยาศาสตร์ขยะที่เกิดจากข้อเหวี่ยง ฉันสามารถตั้งชื่อผู้มีชื่อเสียงบางคนที่ยังคงพิมพ์สิ่งที่น่ารังเกียจเกี่ยวกับหัวข้อเหล่านี้โดยอ้างอิงจากการเข้าใจผิดอย่างมีเหตุผลและบางครั้งก็เข้าใจผิดว่าเป็นความจริง ฉันจะไม่ทำเช่นนี้เพื่อหลีกเลี่ยงสงครามเปลวไฟที่รุนแรงเพราะฉันต้องเรียกร้องไอดอลและวัวศักดิ์สิทธิ์ เพิ่งทราบว่าเนื้อหาที่ทำให้เข้าใจผิดประเภทนี้อยู่ที่นั่นและพร้อมที่จะตั้งค่าสถานะใหม่ ระวังการเรียกร้องพิเศษโดยไม่ต้องมีหลักฐานพิเศษที่จำเป็น

The Drunkard's Walk by Leonard Mlodinow เป็นคำแนะนำที่อ่านง่ายเกี่ยวกับสถิติและความน่าจะเป็นพื้นฐาน เนื้อหามีวัตถุประสงค์เพื่อผู้ชมที่ไม่มีการฝึกอบรมทางสถิติหรือคณิตศาสตร์และไม่มีสมการ ฉันพบว่ามันโง่ไปหน่อย มีเกร็ดเล็กเกร็ดน้อยมากมายที่เกี่ยวข้องกับการใช้งานที่หลากหลายของสถิติที่ไม่ดีและคำอธิบายที่ชัดเจนว่าทำไมพวกเขาถึงผิด

หนังสือเล่มนี้ครอบคลุมสถิติพื้นฐานและความน่าจะเป็นตามเงื่อนไข

Numbers Rule Your Worldโดย Kaiser Fung อธิบายถึงความสำคัญของสถิติในระบบต่าง ๆ ที่เป็นพื้นฐานของสังคมสมัยใหม่เช่นตลาดประกันภัย

Number Sense , โดย Kaiser Fung ยังพูดถึง "ข้อมูลขนาดใหญ่" เพิ่มเติมโดยเฉพาะ