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数据科学中的数学方法

数据科学中的数学方法

  • 字数: 206000
  • 装帧: 平装
  • 出版社: 科学出版社
  • 作者: 任景莉 著
  • 出版日期: 2024-12-01
  • 版次: 1
  • 开本: 16开
  • isbn: 9787030810021
  • 页数: 164
  • 出版年份: 2024
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精选
内容简介
数据科学的理论基础是数学。本书共六章。前三章系统介绍了数据科学里广泛使用的线性代数、概率论、微积分以及最优化理论的相关基础知识;后三章简练阐述了网络分析、量子算法、大模型的基本数学原理和一些代表性算法。书中部分应用案例源自作者的原创性工作,通过发现问题、分析问题、解决问题的逻辑链条,生动展示了数据建模在解决实际问题中的应用路径。
本书可作为大数据相关专业本科生和研究生的参考书,也适合对数据科学感兴趣的自学者研读。
作者简介
1. 非晶合金锯齿流变中的数学问题,河南省科技进步二等奖,2017年,排名第一。2. 三阶非线性常微分方程的分析与应用,河南省科技进步二等奖,2014年,排名第一。
目录
前言
第1章线性代数1
1.1线性代数的基本概念1
1.1.1线性空间1
1.1.2正交性4
1.1.3格拉姆–施密特过程9
1.1.4特征值和特征向量9
1.2线性回归14
1.2.1QR分解14
1.2.2最小二乘问题15
1.2.3线性回归与最小二乘问题的关系17
1.3主成分分析18
1.3.1奇异值分解18
1.3.2低秩矩阵逼近20
1.3.3主成分分析方法21
1.4习题26
……

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