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数据科学的数学基础
字数: 450
出版社: 东南大学
作者: (美)托马斯·尼尔德|责编:张烨|译者:孙蒙//王艺敏//闻传花//邹霞
商品条码: 9787576604955
版次: 1
开本: 16开
页数: 353
出版年份: 2023
印次: 1
定价:
¥118
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内容简介
要在数据科学、机器学 习和统计学方面表现优异, 就需要掌握相关的数学知识 。本书中,作者Thomas Nield将指导你涉足微积分 、概率论、线性代数和统计 学等领域,以及如何将它们 应用于线性回归、逻辑斯蒂 回归和神经网络等技术。在 此过程中,你还将获得对数 据科学现状的实际见解,并 学习如何充分利用这些见解 来规划你的职业生涯。 学习如何: 使用Python代码和 SymPy、NumPy和scikit- learn等库,探索微积分、 线性代数、统计学和机器学 习等基本数学概念。 用朴素的语言和最少的 数学符号及术语去理解线性 回归、逻辑斯蒂回归和神经 网络等技术。 对数据集进行描述性统 计和假设检验,以解释p值 和统计显著性。 操作向量和矩阵并对矩 阵进行分解。 整合并构建微积分、概 率论、统计学和线性代数的 增量知识,并将其应用于包 括神经网络在内的回归模型 。 通过数据科学职业生涯 中的实际经历,让你避免常 见的陷阱、假设和偏见,同 时调整技能组合,以便你能 在就业市场中脱颖而出。
目录
前言 第1章 基本的数学和微积分回顾 数论 运算顺序 变量 函数 求和 指数 对数 欧拉数与自然对数 欧拉数 自然对数 极限 导数 偏导数 链式法则 积分 结论 习题 第2章 概率论 理解概率 概率与统计 概率数学 联合概率 并集概率 条件概率与贝叶斯定理 联合条件概率和并集条件概率 二项分布 贝塔分布 结论 习题 第3章 描述统计学和推理统计学 什么是数据? 描述统计学与推理统计学 总体、样本和偏差 描述统计学 均值与加权均值 中位数 众数 方差和标准差 正态分布 逆CDF Z分数 推理统计学 中心极限定理 置信区间 理解p值 假设检验 t分布:处理小样本 大数据考虑和德州神枪手谬论
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