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內(nèi)容簡介

　　要想在數(shù)據(jù)科學領域取得成功，你需要精通數(shù)學。但不僅僅是數(shù)學。這本指南提供了一個清晰的、簡單的答案，你需要了解，包括概率、統(tǒng)計、假設測試、線性代數(shù)、機器學習和微積分的知識。使用Python代碼的實際示例將幫助您了解數(shù)學如何應用于您將要做的工作，在將概念連接到機器學習等應用程序時，提供了對概念在底層如何工作的清晰理解。你會得到一個堅實的基礎，但更重要的是，你將能夠使用它。書中內(nèi)容包括：認識到概率數(shù)學的細微差別和缺陷；掌握統(tǒng)計和假設測試（并避免常見的陷阱）；探索概率、統(tǒng)計、微積分和機器學習的實際應用；直觀地理解線性代數(shù)是空間的轉換，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、導數(shù)和積分；將你所學的知識應用到機器學習中，包括線性回歸、邏輯回歸和神經(jīng)網(wǎng)絡。

作者簡介

暫缺《數(shù)據(jù)科學的數(shù)學基礎》作者簡介

圖書目錄

前言
第1章基本的數(shù)學和微積分回顧
數(shù)論
運算順序
變量
函數(shù)
求和
指數(shù)
對數(shù)
歐拉數(shù)與自然對數(shù)
歐拉數(shù)
自然對數(shù)
極限
導數(shù)
偏導數(shù)
鏈式法則
積分
結論
習題
第2章概率論
理解概率
概率與統(tǒng)計
概率數(shù)學
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
二項分布
貝塔分布
結論
習題
第3章描述統(tǒng)計學和推理統(tǒng)計學
什么是數(shù)據(jù)？
描述統(tǒng)計學與推理統(tǒng)計學
總體、樣本和偏差
描述統(tǒng)計學
均值與加權均值
中位數(shù)
眾數(shù)
方差和標準差
正態(tài)分布
逆CDF
Z分數(shù)
推理統(tǒng)計學
中心極限定理
置信區(qū)間
理解p值
假設檢驗
t分布：處理小樣本
大數(shù)據(jù)考慮和德州神手謬論