Эта книга научит вас фундаментальным концепциям, лежащим в основе вероятности и статистики, и проиллюстрирует, как они связаны с машинным обучением с помощью языка Python и его мощных расширений. Это не лучшая первая книга по любой из этих тем, поскольку мы предполагаем, что вы уже получили приличное введение в теорию вероятности и статистику на уровне бакалавриата. Кроме того, мы также предполагаем, что вы хорошо разбираетесь в базовой механике самого языка Python. Тем не менее, эта книга подходит, если у вас есть базовый опыт и вы хотите научиться использовать научную цепочку инструментов Python для исследования этих тем. С другой стороны, если вы хорошо владеете Python, возможно, благодаря работе в другой научной области, тогда эта книга научит вас основам теории вероятности и статистики, а также тому, как использовать эти идеи для интерпретации методов машинного обучения. Аналогично, если вы практикующий инженер, использующий коммерческий пакет (например, MATLAB, IDL), вы узнаете, как эффективно использовать научный набор инструментов Python, просмотрев концепции, с которыми вы уже знакомы. Наиболее важной особенностью этой книги является то, что все в нем воспроизводится с помощью Python. В частности, весь код, все рисунки и (большая часть) текста доступны в загружаемых дополнительных материалах, соответствующих этой книге, в виде блокнотов IPython. Блокноты IPython — это интерактивные документы, позволяющие изменять параметры, пересчитывать графики и вообще возиться со всеми идеями и кодом, представленными в этой книге. Я настоятельно рекомендую вам загрузить эти блокноты IPython и следить за текстом, чтобы поэкспериментировать с затронутыми темами. Я гарантирую, что это улучшит ваше понимание, поскольку записные книжки IPython позволяют использовать интерактивные виджеты, анимацию и другие функции, развивающие интуицию, которые помогают воплотить многие из этих абстрактных идей в конкретику. Поскольку это проект с открытым исходным кодом, вся научная цепочка инструментов Python, включая IPython Notebook, находится в свободном доступе. Преподавая этот материал в течение многих лет, я убежден, что единственный способ учиться — это экспериментировать по ходу дела. В тексте представлены инструкции о том, как приступить к установке и настройке вашей научной среды Python. Эта книга не претендует на исчерпывающий характер и отражает эклектичный опыт автора в отрасли. Основное внимание уделяется основам и интуиции для повседневной работы, особенно когда вам нужно объяснить результаты своих методов нетехнической аудитории. Мы постарались использовать язык Python максимально выразительно, одновременно поощряя хорошие практики программирования на Python.