Gibt es ein gutes populärwissenschaftliches Buch über Statistik oder maschinelles Lernen?

Es gibt eine Reihe wirklich guter populärwissenschaftlicher Bücher, die sich mit der realen Wissenschaft sowie der Geschichte und den Gründen hinter den aktuellen Theorien befassen und dennoch äußerst unterhaltsam zu lesen sind. Zum Beispiel "Chaos" von James Gleick (Chaos, Fraktale, Nichtlinearität), "Eine kurze Geschichte der Zeit" von Stephen Hawking (Physik, Ursprung des Universums, Zeit, Schwarze Löcher) oder "The Selfish Gene" von Richard Dawkins ( Evolution und natürliche Auslese). Einige dieser Bücher enthalten Argumente (Dawkins), andere nicht (Gleick). Aber sie alle dienen dazu, es denjenigen von uns, die keine gründliche wissenschaftliche Ausbildung haben, leicht zu machen, ansonsten schwierige Konzepte zu verstehen.

Gibt es solche Bücher, die sich hauptsächlich mit Statistik oder maschinellem Lernen befassen?

Bitte fügen Sie eine Zusammenfassung des Inhalts jedes Buches bei.

Ich vermute, der Lady Tasting Tea von David Salsberg ist genau das, was Sie wollen. Es ist sehr narrativ geschrieben, fast wie ein Roman, mit im Wesentlichen keiner Mathematik (wie ich mich erinnere), so dass es für jedermann zugänglich wäre. Ich habe es vor langer Zeit gelesen und es wirklich genossen. Es liest sich sehr schnell und kann den Menschen einen Eindruck davon vermitteln, worum es bei statistischen Analysen geht und wie sie uns helfen können, die Welt zu verstehen und praktische Probleme zu lösen.

Nate Silvers neues Buch Das Signal und das Rauschen: Warum die meisten Vorhersagen scheitern - aber einige passen nicht ganz zu Ihrer Beschreibung. Es ist auch eine Einführung in das Bayes'sche Denken für Laien. Es hat in letzter Zeit einige Aufmerksamkeit erregt und eine Rezension des Buches finden Sie hier .

Sehenswert sind auch die Freakonomics-Bücher von Levitt & Dubner .

"Die Theorie, die nicht sterben würde" von Sharon Bertsch McGrayne ist ein sehr lesenswertes Buch über die Geschichte der Bayes'schen Statistik und die allgemeine Idee dahinter, ohne sich in der Mathematik zu verzetteln.

Ich bin auch ein Fan von "The Cartoon Guide to Statistics" von Gonnick und Smith als eine nette Einführung in das allgemeine Konzept der Statistik mit etwas Mathe, aber auf eine Weise, die Sie nicht einschläfert (ich habe auch die Comicführer zu Genetik, Physik und Chemie und haben einige andere gelesen).

Weitere gute liest:

Der Fehler der Durchschnitte von Sam L. Savage

Vom Zufall getäuscht von Nassim Taleb

Beide sind ein wenig warnende Bücher, in denen darauf geachtet wird, wie Wahrscheinlichkeiten und Statistiken in unserem täglichen Leben interpretiert werden. Beispielsweise könnte man auf den Finanzmärkten eine alltägliche Gauß-Verteilung als Risikomaß mit katastrophalen Folgen missbrauchen, und daher könnten wir in der Praxis empirischere Modelle (wie Monte-Carlo-Simulationen) verwenden. Taleb ist in Finanzkreisen sehr beliebt und weist uns oft darauf hin, dass wir vor Verhaltensverzerrungen und übermäßiger Abhängigkeit von der Modellierung vorsichtiger sein sollten

Ich würde die folgenden Bücher vorschlagen, obwohl keines davon ideal ist, sollten Sie sich Folgendes ansehen:

1. Das (falsche) Verhalten der Märkte von (dem großen) B. Mandelbrot
2. Geschlagen durch Aufhellung durch Jefferey Rosenthal

Ersteres konzentriert sich mehr auf Finanzen, ist aber immer noch statistisch. Letzteres ist eine Einführung in alle interessanten Wahrscheinlichkeitsthemen: Gewinnchancen, das Monty Hall-Problem, Nutzenfunktionen, zufällige Spaziergänge usw.

Ein sehr gutes Buch zur Unterstützung der statistischen Grundkenntnisse und des statistischen Denkens - und um diese als wichtig zu betrachten - ist The Tiger That Isn't von Andrew Dilnot, dem ehemaligen Moderator einer beliebten Radiosendung über angewandte Statistik für die BBC.

Ich empfehle es oft als statistische Entsprechung des populären Pop-Science-Buches Bad Science von Ben Goldacre. Es ist gut, um grundlegende statistische Argumente einzuführen, die Wichtigkeit statistischer Argumente aufzuzeigen und Leute, die es wirklich besser wissen sollten (insbesondere Politiker, Journalisten usw.), über das Fehlen grundlegender statistischer Argumente zu beunruhigen. Sehr zugänglich, engagiert, lustig an Orten, zutiefst beunruhigend in anderen! Besonders gut als Einführung für alle, die Zahlen als "nicht ihr Ding" betrachten.

Ian Ayres ist Autor des Buches "Super Crunchers: Warum das Denken nach Zahlen der neue Weg ist, intelligent zu sein", in dem verschiedene Beispiele für Data Mining erörtert werden.

Ich dachte, ich würde hier eine Lücke füllen, indem ich auf einige gute Bücher im Massenmarktstil zu Fuzzy-Mengen, Informationstheorie, Entropie und statistischen Argumenten hinweise, die ich gelesen und wärmstens empfohlen habe.

• Ein guter informeller Ausgangspunkt für alles Unscharfe ist McNeill, Dan, 1993, Fuzzy Logic. Simon & Schuster: New York.

• Für eine gute Einführung in den Massenmarkt für neuronale Netze, die sich auf einige interessante Spekulationen über die Organisation des menschlichen Gehirns stützt, siehe Hawkins, Jeff, 2004, On Intelligence. Times Books: New York.

Um leicht lesbare Einführungen in wichtige Themen wie die Fallstricke der Statistik und trügerische Überlegungen zu erhalten, probieren Sie diese drei:

• Huff, Darrell, 1954, Wie man mit Statistiken lügt. WW Norton & Company New York.

• Kault, David, 2003, Statistik mit gesundem Menschenverstand. Greenwood Press: Westport, Connecticut.

• Smith, Gary, 2014, Standardabweichungen: Fehlerhafte Annahmen, gequälte Daten und andere Möglichkeiten, mit Statistiken zu lügen. Übersehen Sie Presse: New York.

Die folgenden Themen beziehen sich alle auf Informationstheorie und Entropie:

• Lucky, RW, 1989, Silicon Dreams: Information, Mensch und Maschine. St. Martin's Press: New York.

• Dieser Autor leistet hervorragende Arbeit darin, die Informationstheorie in einen Kontext zu stellen und auf Missbräuche hinzuweisen, während er dennoch auf eine Weise schreibt, die ein Nichtfachmann erfassen kann: Pierce, John Robinson, 1961, Symbole, Signale und Rauschen: Die Natur und Kommunikationsprozess. Harper: New York.

• Ich habe diesen ähnlichen Titel gelesen, kann mich aber nicht erinnern, ob es sich um eine spätere Ausgabe oder eine Fortsetzung handelt: Pierce, John Robinson, 1980, Eine Einführung in die Informationstheorie: Symbole, Signale und Rauschen. Dover-Veröffentlichungen: New York.

• Wenn ich mich recht erinnere, war dieser Autor leicht lesbar, während ich mich noch mit fortgeschritteneren Konzepten befasste: Brillouin, Léon, 1964, Wissenschaft, Unsicherheit und Information. Akademische Presse: New York.

• Siehe auch Brillouin, Léon, 1962, Wissenschafts- und Informationstheorie. Akademische Presse: New York.

• Ich habe das vor langer Zeit gelesen, glaube aber, dass dieser Autor lesbar war und einige interessante Beobachtungen zur Informationstheorie hatte: Bar-Hillel, Yehoshua, 1964, Sprache und Information: Ausgewählte Abhandlungen zu ihrer Theorie und Anwendung. Addison-Wesley Pub. Co. Reading, Mass.

Ich möchte darauf hinweisen, dass der Massenmarkt Bücher zu atemberaubenden Themen wie Chaos, Information, Quantenphysik, Wahrscheinlichkeit, Zufälligkeit, "Kybernetik", Selbstorganisation, Fuzzy-Sets und künstliche Intelligenz eine kleine, aber bedeutende Minderheit von Material enthält, das geblasen wird überproportional, manchmal so weit, dass sie logisch ungültig sind. Jede dieser Theorien hat bekannte Befürworter, die nicht wissen, wann sie mit einer guten Sache aufhören sollen und große logische Sprünge machen müssen, um ihre speziellen Gebiete in grandiose Erklärungen für alles zu verwandeln. Jeder hat Autoren, die weit über die Beweise hinausgehen, bis hin zum Ignorieren expliziter Warnungen der Gründer ihres Fachgebiets, wie es Shannon über den Missbrauch von Informationsentropie getan hat. Es gibt eine fieberhafte, ungesunde Färbung in ihrem Schreiben, die manchmal als von Kurbeln produzierte Schrottwissenschaft bezeichnet wird. Ich könnte einige berühmte Namen nennen, die immer wieder empörende Dinge über diese Themen drucken, basierend auf offensichtlichen logischen Irrtümern und manchmal grob falschen Tatsachen. Ich werde das hier nicht tun, um einen ernsthaften Flammenkrieg zu vermeiden, weil ich ein paar Götzen und heilige Kühe rufen müsste. Seien Sie sich nur bewusst, dass es irreführendes Material dieser Art gibt, und seien Sie bereit, es zu melden. Achten Sie auf außerordentliche Ansprüche ohne den erforderlichen außerordentlichen Nachweis.

Der Drunkard's Walk von Leonard Mlodinow ist eine leicht zu lesende Einführung in grundlegende Statistiken und Wahrscheinlichkeiten. Der Inhalt richtet sich an ein Publikum ohne statistische oder mathematische Ausbildung, und es gibt keine Gleichungen. Ich fand es etwas zu niedergeschlagen. Es gibt viele Anekdoten über verschiedene Anwendungen schlechter Statistiken und klare Erklärungen, warum sie falsch waren.

Das Buch behandelt grundlegende Statistiken und bedingte Wahrscheinlichkeiten.

Numbers Rule your World von Kaiser Fung beschreibt die Bedeutung von Statistiken in vielen Systemen, die für die moderne Gesellschaft von grundlegender Bedeutung sind, wie z. B. auf den Versicherungsmärkten.

Number Sense , ebenfalls von Kaiser Fung, spricht genauer über "Big Data".