unpingco/Python-for-Probability-Statistics-and-Machine-Learning

📚 Notebook Jupyter cho cuốn sách Springer về Python thống kê & học máy

Tài liệu tham khảo mã nguồn mở kèm sách giáo khoa Springer, biên soạn bởi José Unpingco.

Đây là kho lưu trữ chứa toàn bộ Jupyter Notebooks đi kèm với cuốn sách Python for Probability, Statistics, and Machine Learning (Springer, 2016) của nhà tác giả José Unpingco. Dự án cung cấp mã nguồn minh họa thực hành các khái niệm lý thuyết về xác suất, thống kê mô tả, ưỨc lượng tham số, kiểm định giả thuyền, hồi quy tuyến tính, phân tích thành phần chính (PCA), các thuật toán học máy như Naive Bayes, SVM, cây quyết định, và học sâu cơ bản.

✨ Điểm nổi bật

• Mã nguồn minh họa thực hành: Mỗi chương đều có notebook tương ứng giúp người đọc chạy thử và trực quan hoá lý thuyền thống ký.
• Tích hợp toán học & lập trình: Kết hợp giữa lý thuyễn xác suất/thống kê với cách cài đặt trong Python bằng NumPy, SciPy, pandas, matplotlib, scikit-learn.
• Học sâu từ cơ bản: Bao gồm cả các phần giới thiệu về mạng nơơnơn (neural networks) và học sâu cơ bản.
• Cập nhật phiên bản 2: Tác giả đã ra mắt bản cập nhật cho Python 3.6+ tại kho lưu trữ riêng.
• Phù hợp cho học viên & giảng viên: Là tài liệu tham khảo miễn phí cho sinh viên, giảng viên và chuyên gia muốn ôn lại kiến thức hoặc dùng làm tài liệu dạy bổ trợ.

💡 Vì sao đáng chú ý

Không chỉ là tài liệu học thuật truyền thống, bộ notebook này giúp người học nhanh chóng tiếp cận lý thuyễn thông qua thực hành. Thay vì đọc lý thuyễn suông, người dùng có thể thay đổi siêu tham số, chạy lại ô và quan sát ảnh hưởng ngay lập tức — rất hiệu quả cho việc nắm vững sâu sắc các khái niệm như phân phối xác suất, kiến sốưng (Bayesian inference), hoặc cách hoạt động nội bộ của mô hình học máy.

Dự án đặc biệt hữu ích cho sinh viên khoa học dữ liệu, kỹ sư dữ liệu mới ra trường, hoặc bất kỳ ai muốn ôn lại nền tảng thống kê và học máy bằng Python một cách trực quan và sinh động.

#Python #JupyterNotebook #MachineLearning #Statistics #Probability #TiniX