Saya memiliki latar belakang tingkat sarjana dalam matematika murni (Teori Ukur, Analisis Fungsional, Aljabar Operator, dll.) Saya juga memiliki pekerjaan yang memerlukan pengetahuan tentang teori probabilitas (dari prinsip dasar hingga teknik pembelajaran mesin).
Pertanyaan saya: Dapatkah seseorang memberikan beberapa bacaan kanonik dan bahan referensi yang:
- Pengantar mandiri untuk teori Probabilitas
- Jangan menghindar untuk mengukur metodologi dan bukti teoretis
- Berikan penekanan berat pada teknik yang diterapkan.
Pada dasarnya, saya ingin buku yang akan mengajarkan saya teori probabilitas terapan yang diarahkan pada ahli matematika murni. Sesuatu dimulai dengan aksioma dasar teori probabilitas dan memperkenalkan konsep terapan dengan ketelitian matematika.
Sesuai komentar, saya akan menguraikan apa yang saya butuhkan. Saya melakukan penambangan data dasar-ke-lanjut. Regresi Logistik, Pohon Keputusan, Statistik dasar dan Probabilitas (varians, standar deviasi, kemungkinan, probabilitas, kemungkinan, dll.), Pembelajaran mesin yang diawasi dan tidak diawasi (terutama pengelompokan (K-Means, Hierarchal, SVM)).
Dengan pemikiran di atas, saya ingin buku yang akan dimulai dari awal. Mendefinisikan ukuran-ukuran probabilitas, tetapi kemudian juga menunjukkan bagaimana hal-hal tersebut menghasilkan probabilitas penjumlahan dasar (yang saya tahu, secara intuitif, terjadi dengan integrasi pada set diskrit). Dari sana, bisa masuk ke: Markov Chains, Bayesian .... sambil mendiskusikan alasan mendasar di balik teori, memperkenalkan konsep-konsep dengan matematika yang ketat, tetapi kemudian menunjukkan bagaimana metode ini diterapkan di dunia nyata (khusus untuk data pertambangan).
- Apakah ada buku atau referensi seperti itu?
Terima kasih!
PS - Saya menyadari ini dalam lingkup yang mirip dengan pertanyaan ini . Namun, saya mencari teori Probabilitas dan bukan statistik (sama seperti kedua bidang tersebut).