本书专为已经熟悉统计基础知识并希望在项目中利用 Rust 的速度和可靠性的统计学家和数据专业人士量身定制。超过 11 章深入章节，您将发现 Rust 如何在数据分析和机器学习的各个方面优于 Python，并学习使用 Rust 独特的功能和库来实现流行的统计方法。

“Rust 统计”首先向您介绍 Rust 的编程环境和数据专业人员的基本库。然后，您将深入研究构成任何统计分析支柱的数据处理、预处理和可视化技术。随着本书的进展，您将探索描述性和推论性统计、概率分布、回归分析、时间序列分析、贝叶斯统计、多元统计方法和非线性模型。此外，本书还涵盖了基本的机器学习技术、模型评估和验证、自然语言处理以及新兴主题的高级技术。

为了确保您充分利用本书，每一章都包含实践示例和练习，以加强您对所介绍概念的理解。您还将学习优化 Rust 代码并为每项任务选择最佳工具和库，从而最大限度地提高生产力和效率。

主要经验教训

• 发现 Rust 在统计分析和机器学习项目方面的独特优势。
• 学习使用 Rust 库有效处理、预处理和可视化数据。
• 使用 Rust 实施描述性和推论性统计，以获得强大的数据洞察力。
• 掌握 Rust 中的概率分布和随机变量以进行稳健的模拟。
• 使用 Rust 的功能执行高级回归分析。
• 探索 Rust 中的贝叶斯统计和马尔可夫链蒙特卡罗方法。
• 使用 Rust 库发现多变量技术，包括 PCA 和因子分析。
• 在 Rust 中实现尖端的机器学习算法和模型评估技术。
• 使用 Rust 深入研究文本分析、自然语言处理和网络分析。

表中的内容

1. 统计学家 Rust 简介
2. 数据处理和预处理
3. Rust 中的描述性统计
4. 概率分布和随机变量
5. 推论统计
6. 回归分析
7. 贝叶斯统计
8. 多元统计方法
9. 非线性模型和机器学习
10. 模型评估和验证
11. 文本和自然语言处理

读者《Statistics with Rust》是您利用 Rust 的力量进行现代统计分析和机器学习的不可或缺的指南。无论您是经验丰富的数据专业人士还是希望扩展知识的 Rust 爱好者，本书都提供了提升您的项目的工具和见解。