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資料科學基礎數學

資料科學基礎數學

Essential Math for Data Science

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內容簡介

  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
 

目錄

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
 

詳細資料

  • ISBN:9786263244375
  • 規格:平裝 / 352頁 / 18.5 x 23 x 1.98 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版
  • 出版地:台灣
 

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