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
章節說明: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
章節說明: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
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