Python概率统计

全书包括13章和4个附录，内容翔实，讲解深入浅出。概率论4章，讲解概率论基础知识，主要是随机变量的相关理论；数理统计4章，主要是样本理论、参数估计和假设检验；回归分析2章，包括一元和多元回归分析及其统计解释；多元统计3章，主要讲解主成分分析和因子分析理论。

整书内容简明，易上手，实用性强。本书不需要读者有良好的数学基础，4个附录提供了Python基础知识、微积分与线性代数的必要基础，可满足不同层次的读者需求。

本书的特色是将Python贯穿于内容之中，为读者提供实践练习，也便于读者学习用Python解决实际问题的能力。

本书适用于大数据与人工智能专业的教师和学生，也适用于对数据科学感兴趣的人士和企业界的工程师。