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資料科學基礎數學
作者:
Thomas Nield
譯者:
楊新章
分類:
電腦與網路
/
綜論
出版社:
美商歐萊禮中文書
出版日期:2023/4/11
ISBN:9786263244375
書籍編號:kk0566127
頁數:352
定價:
680
元
優惠價:
82
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558
元
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使用基本的線性代數、機率和統計來掌控您的資料 「在當前資料科學教育環境的嘈雜聲中,這本書脫穎而出,包含許多清晰、實用的範例,說明理解和建構資料所需的基礎知識。」 —Vicki Boykis Tumblr高級機器學習工程師 讓您掌握在資料科學、機器學習和統計學等方面所需具備的數學知識。作者Thomas Nield將引導您了解微積分、機率、線性代數和統計等領域,以及它們是如何應用在線性迴歸、邏輯迴歸和神經網路等技術。 在此過程中,您還將獲得對資料科學的實用見解,以及如何利用這些見解幫助提升您的職業生涯。 您將了解如何: •使用Python程式碼和SymPy、NumPy和scikit-learn等程式庫來探索基本的數學概念,例如微積分、線性代數、統計和機器學習 •用簡單的語言並使用最少的數學符號和行話來理解線性迴歸、邏輯迴歸和神經網路等技術 •對資料集執行描述性統計和假說檢定,以解釋p值和統計顯著性 •操作向量和矩陣並執行矩陣分解 •對微積分、機率、統計和線性代數的知識進行整合和建構,並應用於包括神經網路在內的迴歸模型 •在資料科學職業生涯中進行實際導航,避免常見的陷阱、假設和偏見,同時調整您的技能以在就業市場中脫穎而出
第1章基本數學和微積分複習 第2章機率 第3章描述性和推論性統計 第4章線性代數 第5章線性迴歸 第6章邏輯迴歸和分類 第7章神經網路 第8章職涯建議和前進的道路 附錄A補充主題 附錄B習題解答
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