数据科学的数学基础

字数: 450000
装帧: 平装
出版社: 东南大学出版社
作者: (美)托马斯·尼尔德
出版日期: 2023-09-01
商品条码: 9787576604955
版次: 1
开本: 16开
页数: 368
出版年份: 2023

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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、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

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
……