会员
大数据数学基础（Python语言描述）
更新时间：2020-04-17 21:21:15 最新章节：参考文献
书籍简介
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。
品牌：人邮图书
上架时间：2019-10-01 00:00:00
出版社：人民邮电出版社
本书数字版权由人邮图书提供，并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
最新章节
雷俊丽 张良均
最新上架
- 会员本书共5篇，分为14章介绍了PowerBI的基本操作、数据导入、数据整理、数据建模、数据可视化分析、数据发布等相关技能。第1篇为基础入门篇（第1-3章），主要针对初学者，从零开始，系统且全面地讲解了PowerBI的入门知识点、基本操作及数据的输入和连接操作。第2篇为数据处理篇（第4-6章），介绍了PowerBI数据的整理操作、表格中行/列数据的管理，以及PowerBI数据的高级处理、M函数的使计算机0字
- 会员本书分为4篇，第1篇是基础入门篇，主要介绍数据分析与挖掘的基本概念及Python语言的数据分析基础；第2篇是数据分析篇，主要介绍常用的数据分析方法；第3篇是数据挖掘篇，主要介绍常用的数据挖掘方法；第4篇是实战应用篇，介绍两个完整的数据分析与挖掘案例。计算机10.9万字
- 会员本书系统介绍了使用Python进行数据分析需要掌握的各项知识，涵盖了Python基础知识、网络爬虫技术、正则表达式、BeautifulSoup和JSON、词语切分、自然语言处理、使用NumPy与Pandas处理数据、数据可视化技术、MySQL、机器学习、朴素贝叶斯模型、支持向量机、随机森林、深度学习以及量化投资。本书通过结合数据分析技术的理论知识与Python的实战应用，帮助读者更好地运用Pyth计算机12.3万字
- 会员这是一本站在一线开发人员的视角，从SQL的本质出发，采用理论与实践相结合、案例与分析相结合、作者经验与一线需求相结合的方式，深度解读大数据SQL优化核心技术和解决方案的工具书。本书主要面向大数据初中级技术人员，期望帮大家深度理解大数据SQL优化原理，掌握SQL优化的落地实践方法，从而真正“玩转”大数据SQL优化技术，根据实际问题和需求设计出有针对性的提升SQL性能的解决方案。计算机14万字
- 会员本书较全面地介绍了MySQL数据库的基础知识及其应用。本书共11章，包括数据库基础，MySQL的安装与配置，数据库的基本操作，数据表的基本操作，表数据的增、改、删操作，数据查询，视图，索引，存储过程与触发器，事务，数据安全等内容。本书采用案例教学方式，每章以应用实例的方式阐述知识要点，再通过实训项目分析综合应用，最后辅以思考与练习巩固所学知识。应用实例、实训项目、思考与练习这3个部分分别采用3个不计算机7.8万字
- 会员数据挖掘算法为大数据与人工智能的核心，掌握数据挖掘各算法的编程实现，有助于提升大数据的实践运用能力。本书详细阐述了数据挖掘常用算法与编程实现，同时，本书以多个经典的数据挖掘赛题为案例，详细论述了数据预处理、特征选择、可视化、算法选择等全流程数据挖掘过程的编程实现，有助于提升读者面对实际数据问题时灵活运用各类算法能力。计算机4.7万字
- 会员本书以Python数据分析与挖掘的常用技术与真实案例相结合的方式，深入浅出地介绍Python数据分析与挖掘的重要内容。本书共11章，分为基础篇（第1～5章）和实战篇（第6～11章），基础篇包括数据挖掘基础、Python数据挖掘编程基础、数据探索、数据预处理、数据挖掘算法基础等基础知识；实战篇包括6个案例，分别为信用卡高风险客户识别、餐饮企业菜品关联分析、金融服务机构资金流量预测、O2O优惠券使用预计算机13.6万字
同类书籍最近更新
- 会员本书全面介绍了经典数据分析、模式识别、机器学习、深度学习、数据挖掘、商务智能等多个领域的数据分析算法，将大数据时代的数据分析热点技术一网打尽。本书为每个数据分析算法都搭配了一个经典案例，并按照由易到难的原则构建知识框架，充分照顾了不同水平读者的阅读习惯。通数据库13.4万字
- 会员本书是畅销书升级版，向读者提供了一套完整的大数据时代背景下的搜索引擎解决方案，详尽地介绍了搜索引擎的技术架构、算法体系及取得的成果，并以模块化的方式进行组织。本书着重介绍了机器学习在搜索引擎中的应用，包括中文分词、聚类、分类等核心的机器学习算法，并结合示例加以介绍和分析，使读者可以更好地理解机器学习在搜索引擎中的价值；同时，阐述了大数据给搜索引擎带来的新特性，结合目前大数据分析的主流工具，在搜索引数据库16.1万字
- 会员Python已成为广受数据科学领域欢迎的开发语言。《Python绝技：运用Python成为数据工程师》契合这一趋势，结合具体的业务场景，从数据思维的角度出发，剖析各业务环节中数据处理的策略、算法，并运用Python代码呈现翔实的案例，构建出一个完整的数据分析体系。数据库7.7万字
- 会员本书将为你答疑解惑。本书将展现作者在国内外大数据最线的实战经验，面向不同行业的共性诉求来指导读者大数据该怎么做，并阐明大数据发展的误区。本书对大数据，从经济价值、商业模式、框架搭建、数据挖掘、网络布置、安全防护、人员能力和后续运维管理多个维度，以及基础设施、中间件、重点应用等多个层面进行系统阐述。数据库37.8万字
- 会员本书针对当前恒星光谱分析面临的主要问题，利用数据挖掘方法，对恒星光谱分类、稀有天体光谱自动发现、天文大数据挖掘等方面的内容展开研究。本书将定性与定量研究、理论与实证研究相结合，融合多个学科的研究成果，在研究方法和手段上有所创新。本书既有翔实的理论阐述，又有系列的公式推导，严谨可信，具有较高的理论研究价值；同时，本书提出的一些新型模型和理论框架具有较高的应用价值。数据库9.4万字
- 会员Spark作为新兴的、应用范围广泛的大数据处理开源框架，吸引了大量的大数据分析与挖掘从业人员进行相关内容的学习与开发，其中ML是Spark3.0机器学习框架使用的核心。本书用于Spark3.0ML大数据分析与挖掘入门，配套示例源码、PPT课件、数据集、思维导图、开发环境和作者答疑服务。本书共分13章，从Spark3.0大数据分析概述、基础安装和配置开始，依次介绍ML的DataFrame、ML的基本数据库8万字