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题名/责任者:

数据科学的数学基础/卢力编著

出版发行项:

北京:人民邮电出版社,2021

ISBN及定价:

978-7-115-55288-4/CNY89.00

载体形态项:

368页:图;26cm

并列正题名:

Mathematical foundations of data science

丛编项:

大数据创新人才培养系列

个人责任者:

卢力 编著

学科主题:

数据处理

中图法分类号:

TP274

责任者附注:

卢力,博士,华中科技大学软件学院副教授,硕士研究生导师。

书目附注:

有书目 (第368页)

提要文摘附注:

数据科学是从单纯的“大”数据提炼出“智慧”的数据,以供人们发现新知识并辅助决策的综合交叉学科。本书简要阐述数据科学的数学基础。全书共11章,内容包括线性代数基础、线性空间与线性变换、向量与矩阵范数、矩阵分解、概率统计基础、随机过程、最优化基础、线性规划、常用无约束最优化方法、常用约束最优化方法以及综合案例。除第11章外,每章都有应用实例与该章内容紧密结合,以进一步加强读者对知识点的理解和掌握。所有的应用实例和第11章综合案例的代码都在Windows操作系统下利用Python 3.7编写,并在交互式解释器IDLE上调试通过。

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