【2022新书】数据科学基础数学,517页pdf带你用基本线性代数,概率和统计来掌握你的数据

2022 年 6 月 12 日 专知


掌握数据科学、机器学习和统计学方面的数学知识。在这本书中,作者Thomas Nield将指导您学习微积分、概率、线性代数和统计学等领域,以及如何将它们应用到线性回归、逻辑回归和神经网络等技术中。在此过程中,您还将获得关于数据科学状态的实际见解,以及如何利用这些见解来最大化您的职业生涯。

https://www.oreilly.com/library/view/essential-math-for/9781098102920/

学习如何:

  • 使用Python代码和库,如symy、NumPy和scikit-learn来探索基本的数学概念,如微积分、线性代数、统计和机器学习
  • 用简单的英语理解线性回归、逻辑回归和神经网络等技术,使用最少的数学符号和术语
  • 对数据集进行描述性统计和假设检验,以解释p值和统计显著性
  • 操作向量和矩阵并进行矩阵分解
  • 整合并建立在微积分、概率、统计和线性代数的增量知识上,并将其应用于回归模型,包括神经网络
  • 在数据科学的职业生涯中切实地导航,避免常见的陷阱、假设和偏见,同时调整你的技能集,以在就业市场中脱颖而出


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