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100 条"数据科学与机器学习:数学与统计方法"搜索结果
数据科学与机器学习:数学与统计方法
[澳] 迪尔克·P.克洛泽
一本系统展示现代机器学习技术背后数学思想的参考书。
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高等数学(下册)
保定学院 数学与计算机系 编
本书系统介绍了高等数学的基本概念、基本理论和基本方法,分为上、下两册。上册含函数、极限和连续,导数与微分,微分中值定理与导数的应用,不定积分,定积分及其应用。下册含向量代数与空间解析几何、多元函数微分学、多元函数积分学、无穷级数、常微分方程等内容。每章均配有习题,书末附有习题参考答案,便于教与学。本书还引入数学工具软件Matlab,配合书中内容,介绍了用Matlab解数学问题的基本方法。本书可用作
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机器学习与数据挖掘
王璐烽
本书以项目实践作为主线,结合必需的理论知识,以任务的形式进行内容设计,每个任务都包含任务描述及任务实施的步骤,读者按照实施步骤进行操作就可以完成相应的学习任务,从而不断提升项目实践能力。本书主要内容涉及机器学习的基础知识,模型评估与选择,回归、分类、聚类等机器学习算法,数据挖掘的基础知识,数据分析与应用,以及通过用户行为分析预测项目学习如何将机器学习与数据挖掘应用到实际中。本书适合使用机器学习与数
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机器学习与大数据技术
牟少敏
本书较为全面地论述了机器学习、深度学习、大数据技术与图像处理技术的基本概念、基础原理和基本方法,以农业为应用场景,力求通缩易懂,深入浅出的介绍了与机器学习、深度学习、大数据技术与图像处理技术问题联系密切的内容。全书主要分为4大部分:机器学习、大数据技术和图像处理技术的基础知识;经典的机器学习基本理论和方法,以及深度学习和大数据未来的发展;实践应用;机器学习和人工智能的数学基础与编程基础。
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精通MATLAB科学计算与数据统计应用
陈明
341个精心设计的MATLAB应用实战案例。103个精心编写的MATLAB工具箱函数。4个精心挑选的MATLAB工程性综合案例。理论知识与应用案例的无缝连接,体现出科学计算在工程实践领域中的完美应用。理论翔实,拒绝知识断层,同时又不偏执于理论本身,介绍理论知识以说明实际问题为目的,定量解释与定性描述恰当融合。实际案例丰富,针对每一个案例不仅给出详尽的实现代码,更揭示出背后的设计思想,注重思维历练,让您知其然,更知其所以然。内容具有一定深度,这决不是一本会在2个月后就会失去价值的应用程序参考,相反让你每次欣赏时都能得到新的享受。
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数字电路与逻辑设计(微课版)
华中科技大学计算机科学与技术学院 组编
本书内容结合微电子产业和计算机硬件产业的最新发展现状和技术前沿,注重基础性、高阶性、创新性和挑战性相结合,采用模块化的思想对教学内容进行有机划分,全书共9章,可以分为三个部分。第一部分是数字逻辑电路的基础,由第1~3章组成,包括基本知识、逻辑代数基础、半导体与集成门电路;第二部分是数字逻辑电路的经典设计和分析方法,由4~8章组成,包括组合逻辑电路、触发器、时序逻辑电路、信号产生与变换电路、数模和模
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计算机操作系统实验指导——基于RISC-V代理内核(在线实训版)
组编
本书为基于RISC-V代理内核的计算机操作系统实验教材,实验分为设计基础实验和挑战实验两个部分,主要内容包括RISC-V体系结构、PKE实验和实验环境配置、中断处理、内存管理、进程管理、文件系统。本书采用RISC-V代理内核在实现代码规模极简化的同时,也更好地保证可操作系统在概念和功能上的完整性,有助于学生将实验重点放在操作系统重要概念对应的实现。本书可作为计算机类、电子信息类相关专业操作系统课程
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计算机组成原理实验指导(基于RISC-V在线实训)
组编
“计算机组成原理”是一门理论性、工程性和实践性都很强的专业核心基础课程,其实践教学对理论教学具有强支撑作用,是强化读者计算机系统能力、分析与解决复杂工程问题能力的重要途径。作者本着“理论与实践一体化、实验目标系统化、实验平台虚拟化、课程实验在线化、实验过程游戏化”的原则,历经十年持续的实践教学改革,开发了一系列原创的硬件在线仿真实验,建立了立足计算机系统、逐层递进、以设计型实验为主导的实践教学体系
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概率论与数理统计
同济大学数学系
1.内容经典,附二维码方式增加章导读以及扩展阅读内容,既体现数学严谨的思维逻辑,又反映数学之美。 2.细化考研题目。配套辅导教材将细致讲解考研题目,培养学生的逻辑思维能力。 3.随时更新新技术发展资料,配有微课视频。
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高等数学习题全解上册
同济大学数学系
《高等数学(上下)》习题全解,培养读者逻辑思维与创新能力。
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同济大学数学系列教材 线性代数
同济大学数学系
1.全书内容联系紧密,紧扣“为什么要引入这些概念和知识”,采用追问形式、层层深入,既符合数学上的逻辑性,又符合学生的思维顺序,有效地避免了概念呈现的突兀性;2.语言紧凑简洁但又力求通俗易懂,“细教材,粗讲解”,以直观的几何空间为例,降低了其抽象程度,比较适合学生自学;3.要求学生自己证明的不太难的小命题多,这样处理既可以让教材语言简洁,还可以培养和锻炼学生的证明能力,《线性代数》这门课程不仅仅要求培养学生的计算能力,更应看重其对学生的抽象能力和逻辑证明能力的培养;4.利用二维码方式增加扩展阅读等内容,让学生对线性代数的发展有所了解,而且可以适当增加其兴趣。
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高等数学(下册)
同济大学数学系
《高等数学下册》涵盖多元微积分、无穷级数,强化概念理解与创新能力。
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高等数学(上册)
同济大学数学系
《高等数学(上下)》:强化定义概念理解,培养逻辑思维和创新能力。
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高等数学习题全解下册
同济大学数学系
本书是与同济大学数学系编写的《高等数学》(ISBN 978-7-115-42640-6,人民邮电出版社出版)配套的学习辅导书.全书按照教育部大学数学教学指导委员会的基本要求,充分吸取当前高等数学教材辅导书的精华,并结合数年来的教学实践经验,针对当今学生的知识结构和习惯特点编写.全书分为上下两册.本书为下册,是多元函数微积分部分,一共有四章,主要内容包括向量与空间解析几何,多元函数微分学,多元函数积
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数据科学:理论、方法与Python语言实践
谢健民 黎海波 主编
全书共分为10章,第1-2章介绍了数据科学的基础知识以及数据科学所需的各项技术;第3-5章涵盖了Python的语法基础,函数、模块与组合数据类型,文件读写;第6章介绍了网络爬虫的数据采集及方法;第7-8章重点介绍了数据分析过程中的两个重要模块:numpy和pandas;第9章介绍了数据可视化与应用;第10章结合之前的内容,以一个综合案例进行了实战分析。本书配有电子课件、电子教案、教学大纲、习题答案
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机器学习原理与实战
何伟,张良均 主编
本书共11章,分别介绍了机器学习概述、数据准备、特征工程、有监督学习、无监督学习、智能推荐的相关知识,并介绍了市财政收入分析案例、基于非侵入式电力负荷监测与分解的电力分析案例、航空公司客户价值分析案例、广电大数据营销推荐案例以及基于TipDM数据挖掘建模平台实现航空公司客户价值分析案例。
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机器学习与Python实践
黄勉
机器学习理论实践全书,12章内容丰富,适合各层次读者。
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Python高手修炼之道:数据处理与机器学习实战
许向武
适读人群:1.没有编程知识的新手不同于一般的基础语法讲解教程,本书并未将Python开发限定于某个集成开发工具(IDE)中,而是采用交互式编程的方式来强化读者对语言特性的理解,帮助新手读者真正理解Python语言和Python编程。2.从未接触过Python语言,但了解一点编程知识的初学者本书通过对基础知识高度的提炼和概括,以避免初学者陷入低级且冗长的细节知识点而心生懈怠;同时,本书为初学者规划了从初级到高级的编程技能提升路线图。3.具有一定基础的Python程序员本书可以作为案头工具书来使用。本书从基础语法、基本技能讲起,涵盖了科学计算、数据处理、机器学习等领域,示例代码涉及30余个模块的使用。构建从Python入门到数据分析到机器学习的路线图,入门有章可循;1.讲解独到,常见盲点趣解析作者基于多年的经验积累,善于总结概括初学Python过程中的误区。2.内容全面,常用工具全涵盖书中介绍的Python工具包覆盖Numpy、Matplotlib、Pandas、SciPy、Scikit-Learn,方便读者拓展实用技能、掌握工作利器。3.拓展训练,重点知识有强化语感训练100题、Python内置函数(类)手册、从新手到高手的100个模块,强化知识点的掌握。4.代码完整,随时动手可复现本书提供了完整、可验证的代码,方便读者动手练习并强化理解。
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数据科学的数学基础
卢力
本书共11章,主要内容包括: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、随机过程等。
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Python机器学习入门与实战
桑园 编著
本书以零基础讲解为特色,用实例引导读者学习,深入浅出地介绍Python机器学习的相关知识和实战技能。
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Python机器学习编程与实战
林耀进 张良均
本书共8章,内容包括Python概述、NumPy数值计算、pandas基础、pandas进阶、Matplotlib绘图、scikit-learn、餐饮企业综合分析与预测、通信运营商客户流失分析与预测。前6章设置了选择题、填空题和操作题,后两章设置了操作题,希望通过练习和操作实践,读者可以巩固所学的内容。
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