數(shù)據(jù)科學(xué)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)

定　價(jià)：￥118.00

作　者：	托馬斯·尼爾德著，孫蒙等譯
出版社：	東南大學(xué)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787576604955	出版時(shí)間：	2023-09-01	包裝：	平裝-膠訂
開本：	16開	頁(yè)數(shù)：	353	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　要想在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域取得成功，你需要精通數(shù)學(xué)。但不僅僅是數(shù)學(xué)。這本指南提供了一個(gè)清晰的、簡(jiǎn)單的答案，你需要了解，包括概率、統(tǒng)計(jì)、假設(shè)測(cè)試、線性代數(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)和微積分的知識(shí)。使用Python代碼的實(shí)際示例將幫助您了解數(shù)學(xué)如何應(yīng)用于您將要做的工作，在將概念連接到機(jī)器學(xué)習(xí)等應(yīng)用程序時(shí)，提供了對(duì)概念在底層如何工作的清晰理解。你會(huì)得到一個(gè)堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，但更重要的是，你將能夠使用它。書中內(nèi)容包括：認(rèn)識(shí)到概率數(shù)學(xué)的細(xì)微差別和缺陷；掌握統(tǒng)計(jì)和假設(shè)測(cè)試（并避免常見的陷阱）；探索概率、統(tǒng)計(jì)、微積分和機(jī)器學(xué)習(xí)的實(shí)際應(yīng)用；直觀地理解線性代數(shù)是空間的轉(zhuǎn)換，而不僅僅是數(shù)字相乘和相加的網(wǎng)格；完全從零開始在Python中執(zhí)行微積分、導(dǎo)數(shù)和積分；將你所學(xué)的知識(shí)應(yīng)用到機(jī)器學(xué)習(xí)中，包括線性回歸、邏輯回歸和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

作者簡(jiǎn)介

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圖書目錄

前言
第1章基本的數(shù)學(xué)和微積分回顧
數(shù)論
運(yùn)算順序
變量
函數(shù)
求和
指數(shù)
對(duì)數(shù)
歐拉數(shù)與自然對(duì)數(shù)
歐拉數(shù)
自然對(duì)數(shù)
極限
導(dǎo)數(shù)
偏導(dǎo)數(shù)
鏈?zhǔn)椒▌t
積分
結(jié)論
習(xí)題
第2章概率論
理解概率
概率與統(tǒng)計(jì)
概率數(shù)學(xué)
聯(lián)合概率
并集概率
條件概率與貝葉斯定理
聯(lián)合條件概率和并集條件概率
二項(xiàng)分布
貝塔分布
結(jié)論
習(xí)題
第3章描述統(tǒng)計(jì)學(xué)和推理統(tǒng)計(jì)學(xué)
什么是數(shù)據(jù)？
描述統(tǒng)計(jì)學(xué)與推理統(tǒng)計(jì)學(xué)
總體、樣本和偏差
描述統(tǒng)計(jì)學(xué)
均值與加權(quán)均值
中位數(shù)
眾數(shù)
方差和標(biāo)準(zhǔn)差
正態(tài)分布
逆CDF
Z分?jǐn)?shù)
推理統(tǒng)計(jì)學(xué)
中心極限定理
置信區(qū)間
理解p值
假設(shè)檢驗(yàn)
t分布：處理小樣本
大數(shù)據(jù)考慮和德州神手謬論