本书全面地讲解了在科学领域广泛运用的微积分、概率论与数理统计、线性代数、数值计算、多元统计分析等数学基础知识。全书共6章:第1章介绍了大数据与数学、数学与Python的关系;第2章介绍了微积分的基础知识,包括极限、导数、微分、不定积分与定积分等;第3章介绍了概率论与数理统计的基础知识,包括数据分布特征、概率与概率分布、参数估计、假设检验等;第4章介绍了线性代数的基础知识,包括行列式、矩阵的运算和特征分解、奇异值分解;第5章介绍了数值计算的基础知识,包括插值法、函数逼近与拟合、非线性方程(组)求根;第6章介绍了常用的多元统计分析方法,包括回归分析、判别分析、聚类分析、主成分分析、因子分析和典型相关分析。本书示例大都结合Python进行求解分析,且每章都有课后习题,可以帮助读者巩固所学的内容。内容简介
大数据数学基础(Python语言描述)(资深大数据专家张良均团队新作,提供源代码,帮助读者真正理解与消化大数据数学基础。) EPUB, PDF, MOBI, AZW3, TXT, FB2, DjVu, Kindle电子书免费下载。
张良均,高级信息系统项目管理师,泰迪杯全国大学生数据挖掘竞赛(www.tipdm.org)发起人。华南师范大学、广东工业大学兼职教授,广东省工业与应用数学学会理事。兼有大型高科技企业和高校的工作经历,主要从事大数据挖掘及其应用的策划、研发及咨询培训。全国计算机技术与软件专业技术资格(水平)考试继续教育和CDA数据分析师培训讲师。发表数据挖掘相关论文数20余篇,已取得国家发明专利12项,主编《Hadoop大数据分析与挖掘实战》《Python数据分析与挖掘实战》《R语言数据分析与挖掘实战》等多本畅销图书,主持并完成科技项目9项。获得SAS、SPSS数据挖掘认证及Hadoop开发工程师证书,具有电力、电信、银行、制造企业、电子商务和电子政务的项目经验和行业背景。作者介绍