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数据科学的数学基础

作者：(美)托马斯·尼尔德(Thomas Ni

出版社：东南大学出版社出版时间：2023-09-01

开本： 24cm 页数： 12,353页

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版权信息
本书特色
内容简介
目录

数据科学的数学基础版权信息

ISBN：9787576604955
条形码：9787576604955 ; 978-7-5766-0495-5
装帧：平装-胶订
册数：暂无
重量：暂无
所属分类：
计算机/网络
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数据科学的数学基础本书特色

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。

数据科学的数学基础内容简介

本书涉足微积分、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。

数据科学的数学基础目录

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手谬论

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