●第一部分基於Python的計算
第1章Python基礎
1.1啟動與加載軟件包
1.2基於Python的運算
1.3函數與控制語句
1.4繪圖
第2章概率的計算
2.1概率的基本概念
2.2樣本空間和概率分布
2.3連續隨機變量和概率密度函數/分布函數
2.4期望值和方差
2.5分位點
2.6多維隨機變量
2.7獨立性
2.8協方差和相關繫數
……

《Python統計機器學習》以Python為工具，詳細介紹了機器學習中推薦的統計分析技術和數據分析基礎知識。全書共分三部分，第一部分介紹了Python中的基本運算方法和概率的相關基礎概念。第二部分介紹了統計分析的基礎知識，內容涵蓋機器學習的問題設置、定量評價各種數據分析結果的框架，並簡明描述數據的主成分分析方法、統計建模的思路及假設檢驗的標準等統計學知識。第三部分介紹了在機器學習中的各種方法，包括回歸分析、聚類分析支持向量機、稀疏學習、決策樹、集成學習、高斯過程模型及密度比估計等方法，最後還特別介紹了深度學習的貝葉斯優化方法。
《Python統計機器學習》內容豐富，圖文並茂，特別適合想學習數據分析、統計分析、機器學習、深度學習的人員參考學習。