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數(shù)據(jù)科學的數(shù)學基礎(chǔ)
數(shù)據(jù)科學的數(shù)學基礎(chǔ)
Thomas Nield 著
孫蒙, 王藝敏, 聞傳花, 鄒霞 譯
出版時間：2023年09月
頁數(shù)：353
“在當前喧囂的數(shù)據(jù)科學教育環(huán)境下，這本書的與眾不同在于，它用許多清晰、實用的例子說明了理解和構(gòu)建數(shù)據(jù)所需的基礎(chǔ)知識。”
——Vicki Boykis
Tumblr高級機器學習工程師

要在數(shù)據(jù)科學、機器學習和統(tǒng)計學方面表現(xiàn)優(yōu)異，就需要掌握相關(guān)的數(shù)學知識。本書中，作者Thomas Nield將指導你涉足微積分、概率論、線性代數(shù)和統(tǒng)計學等領(lǐng)域，以及如何將它們應用于線性回歸、邏輯斯蒂回歸和神經(jīng)網(wǎng)絡等技術(shù)。在此過程中，你還將獲得對數(shù)據(jù)科學現(xiàn)狀的實際見解，并學習如何充分利用這些見解來規(guī)劃你的職業(yè)生涯。

學習如何：
● 使用Python代碼和SymPy、NumPy、scikit-learn等庫，探索微積分、線性代數(shù)、統(tǒng)計學和機器學習等基本數(shù)學概念
● 用樸素的語言和最少的數(shù)學符號及術(shù)語去理解線性回歸、邏輯斯蒂回歸和神經(jīng)網(wǎng)絡等技術(shù)
● 對數(shù)據(jù)集進行描述性統(tǒng)計和假設檢驗，以解釋p值和統(tǒng)計顯著性
● 操作向量和矩陣并對矩陣進行分解
● 整合并構(gòu)建微積分、概率論、統(tǒng)計學和線性代數(shù)的增量知識，并將其應用于包括神經(jīng)網(wǎng)絡在內(nèi)的回歸模型
● 通過數(shù)據(jù)科學職業(yè)生涯中的實際經(jīng)歷，讓你避免常見的陷阱、假設和偏見，同時調(diào)整技能組合，以便你能在就業(yè)市場中脫穎而出
  1. 前言
  2. 第1章 基本的數(shù)學和微積分回顧
  3. 數(shù)論
  4. 運算順序
  5. 變量
  6. 函數(shù)
  7. 求和
  8. 指數(shù)
  9. 對數(shù)
  10. 歐拉數(shù)與自然對數(shù)
  11. 歐拉數(shù)
  12. 自然對數(shù)
  13. 極限
  14. 導數(shù)
  15. 偏導數(shù)
  16. 鏈式法則
  17. 積分
  18. 結(jié)論
  19. 習題
  20. 第2章 概率論
  21. 理解概率
  22. 概率與統(tǒng)計
  23. 概率數(shù)學
  24. 聯(lián)合概率
  25. 并集概率
  26. 條件概率與貝葉斯定理
  27. 聯(lián)合條件概率和并集條件概率
  28. 二項分布
  29. 貝塔分布
  30. 結(jié)論
  31. 習題
  32. 第3章 描述統(tǒng)計學和推理統(tǒng)計學
  33. 什么是數(shù)據(jù)?
  34. 描述統(tǒng)計學與推理統(tǒng)計學
  35. 總體、樣本和偏差
  36. 描述統(tǒng)計學
  37. 均值與加權(quán)均值
  38. 中位數(shù)
  39. 眾數(shù)
  40. 方差和標準差
  41. 正態(tài)分布
  42. 逆CDF
  43. Z分數(shù)
  44. 推理統(tǒng)計學
  45. 中心極限定理
  46. 置信區(qū)間
  47. 理解p值
  48. 假設檢驗
  49. t分布：處理小樣本
  50. 大數(shù)據(jù)考慮和德州神槍手謬論
  51. 結(jié)論
  52. 習題
  53. 第4章 線性代數(shù)
  54. 什么是向量？
  55. 向量的加法和組合
  56. 縮放向量
  57. 張成空間和線性相關(guān)
  58. 線性變換
  59. 基向量
  60. 矩陣向量乘法
  61. 矩陣乘法
  62. 行列式
  63. 特殊類型的矩陣
  64. 方陣
  65. 單位矩陣
  66. 逆矩陣
  67. 對角矩陣
  68. 三角矩陣
  69. 稀疏矩陣
  70. 方程組與逆矩陣
  71. 特征向量和特征值
  72. 結(jié)論
  73. 習題
  74. 第5章 線性回歸
  75. 基本線性回歸
  76. 殘差和平方誤差
  77. 尋找最佳擬合直線
  78. 封閉式方程
  79. 逆矩陣方法
  80. 梯度下降法
  81. 過擬合和方差
  82. 隨機梯度下降
  83. 相關(guān)系數(shù)
  84. 統(tǒng)計顯著性
  85. 判定系數(shù)
  86. 估計值的標準誤差
  87. 預測區(qū)間
  88. 訓練/測試切分
  89. 多元線性回歸
  90. 結(jié)論
  91. 習題
  92. 第6章 邏輯斯蒂回歸與分類
  93. 理解邏輯斯蒂回歸
  94. 實施邏輯斯蒂回歸
  95. 邏輯斯蒂函數(shù)
  96. 擬合邏輯斯蒂曲線
  97. 多變量邏輯斯蒂回歸
  98. 理解對數(shù)幾率
  99. R2
  100. p值
  101. 訓練/測試切分
  102. 混淆矩陣
  103. 貝葉斯定理與分類
  104. 受試者工作特征/曲線下面積
  105. 類別不均衡
  106. 結(jié)論
  107. 習題
  108. 第7章 神經(jīng)網(wǎng)絡
  109. 何時使用神經(jīng)網(wǎng)絡和深度學習
  110. 一種簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡
  111. 激活函數(shù)
  112. 前向傳播
  113. 反向傳播
  114. 計算權(quán)重和偏置的導數(shù)
  115. 隨機梯度下降
  116. 使用scikit-learn
  117. 神經(jīng)網(wǎng)絡和深度學習的局限性
  118. 結(jié)論
  119. 習題
  120. 第8章 職業(yè)建議和前進道路
  121. 重新定義數(shù)據(jù)科學
  122. 數(shù)據(jù)科學簡史
  123. 找到你的優(yōu)勢
  124. SQL能力
  125. 編程能力
  126. 數(shù)據(jù)可視化
  127. 了解你的行業(yè)
  128. 富有成效的學習
  129. 從業(yè)者與顧問
  130. 數(shù)據(jù)科學工作需要注意什么
  131. 角色定義
  132. 組織焦點和認同
  133. 充足的資源
  134. 合理的目標
  135. 與現(xiàn)有系統(tǒng)競爭
  136. 角色不是你想要的
  137. 你理想的工作不存在嗎？
  138. 我現(xiàn)在該去哪里？
  139. 結(jié)論
  140. 附錄A 補充專題
  141. 附錄B 習題答案
書名：數(shù)據(jù)科學的數(shù)學基礎(chǔ)
作者：Thomas Nield 著
譯者：孫蒙, 王藝敏, 聞傳花, 鄒霞 譯
國內(nèi)出版社：東南大學出版社
出版時間：2023年09月
頁數(shù)：353
書號：978-7-5766-0495-5
原版書書名：Essential Math for Data Science
原版書出版商：O'Reilly Media
Thomas Nield
 
Thomas Nield是Nield咨詢集團的創(chuàng)始人，也是O’Reilly Media和南加州大學的講師。他喜歡讓技術(shù)內(nèi)容與那些不熟悉它或被它嚇倒的人關(guān)聯(lián)起來。Thomas定期教授數(shù)據(jù)分析、機器學習、數(shù)學優(yōu)化、人工智能系統(tǒng)安全和實用人工智能等課程。他寫了Getting Started with SQL (O’Reilly) 和 Learning RxJava (Packt) 兩本書。他也是Yawman Flight公司的創(chuàng)始人和發(fā)明者，該公司為飛行模擬和無人機開發(fā)通用手持控制。
 
 
《數(shù)據(jù)科學的數(shù)學基礎(chǔ)》封面上的動物是四紋草鼠（Rhabdomys pumilio）。這種嚙齒類動物分布在非洲大陸的南半部，棲息在熱帶草原、沙漠、農(nóng)田、灌木叢甚至城市。就像它的名字一樣，這種動物的背上有四道獨特的深色條紋。即使是剛出生的幼鼠，在它無毛的皮膚上也可見到這些色素線的條紋。
草鼠皮毛的顏色從深棕色到灰白色不等，側(cè)面和腹部顏色較淺。一般來說，該物種長大后約有18~21cm長（不算尾巴，尾巴和身體的長度大致相等），重30~55g。草鼠在白天最活躍，以種子、植物和昆蟲為食。在夏季的幾個月里，它傾向于吃更多的植物和種子等，以保持脂肪儲備，從而度過食物供應有限的冬季。
由于四紋草鼠的活動范圍很廣，因此人們很容易觀察到它們，人們早已注意到它們會在獨居和社交生活方式之間轉(zhuǎn)換。在繁殖季節(jié)，它們傾向于保持獨立（也許是為了避免過度的繁殖競爭），雌性對它們的洞穴有領(lǐng)地意識。當然，除此之外，草鼠會成群結(jié)隊地覓食，躲避捕食者，擠在一起取暖。
O’Reilly封面上的許多動物瀕臨滅絕，它們對世界都很重要。
封面插圖由Karen Montgomery創(chuàng)作，取材于自然歷史博物館的一幅古董版畫。
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定價：118.00元
書號：978-7-5766-0495-5
出版社：東南大學出版社