Essential Math for Data Science: Take Control of Your Data with Fundamental Linear Algebra, Probability, and Statistics
| 作者 | Thomas Nield |
|---|---|
| 出版社 | 聯合發行股份有限公司 |
| 商品描述 | 資料科學基礎數學：，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 |
內容簡介
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
作者介紹
作者介紹 Thomas NieldThomas Nield 是Nield Consulting Group的創辦人，同時也是O'Reilly Media和南加州大學的講師。他喜歡讓技術性內容和那些不熟悉或被它嚇倒的人建立起關連。Thomas定期教授資料分析、機器學習、數學最佳化、人工智慧系統安全和實用人工智慧等課程。他是《Getting Started with SQL》(O'Reilly)和《Learning RxJava》(Packt)作者。
產品目錄
產品目錄 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
商品規格
| 書名 / | 資料科學基礎數學 |
|---|---|
| 作者 / | Thomas Nield |
| 簡介 / | 資料科學基礎數學：，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 |
| 出版社 / | 聯合發行股份有限公司 |
| ISBN13 / | 9786263244375 |
| ISBN10 / | 6263244372 |
| EAN / | 9786263244375 |
| 誠品26碼 / | 2682361679002 |
| 頁數 / | 352 |
| 注音版 / | 否 |
| 裝訂 / | P:平裝 |
| 語言 / | 1:中文 繁體 |
| 尺寸 / | 23X18.5X2CM |
| 級別 / | N:無 |
最佳賣點
最佳賣點 : 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