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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
数据科学与机器学习：数学与统计方法
幼儿数学思维启蒙 第二辑 电子书
幼儿数学思维启蒙 第二辑
  • 探探数学工作室
  • 《幼儿数学思维启蒙》第二辑，主要包括绘本故事《美味的土豆汤》（测量）《小心小红帽！》（形状与规律）《一只猫，两个人？》（数与计量单位）《鸡妈妈做体操》（加法与减法）等共四册。主要针对4岁（幼儿园中班）幼儿。幼儿处于智力发展阶段的前运算阶段，思维发展从象征思维阶段向直觉思维阶段发展。用具体事物引导理解数学概念。包括分数、测量、逻辑规律性、货币认知等量交换概念等以及理解“加”“减”的实际意义。为小学阶
幼儿数学思维启蒙 第一辑 电子书
幼儿数学思维启蒙 第一辑
  • 探探数学工作室
  • 《幼儿数学思维启蒙》第一辑，主要包括绘本故事《手指很忙》（数数与手指对应）《和谁配对呢？》（数数与配对）《怪物去哪里了？》（数字顺序与数量词）《乘着气球漂浮》（顺序与序数）等共四册。主要针对3岁（幼儿园小班）幼儿。该阶段幼儿处于智力发展阶段的前运算阶段，思维模式数学象征性思维。引导幼儿逐步感知事物的多少，指导幼儿学习通过数数和对应的方式比较物体的多少。和幼儿一起点数物体，感知数的概念。引导幼儿运用
经济数学-微积分习题解答 电子书
经济数学-微积分习题解答
  • 安徽财经大学大学数学教学研究中心
  • 《微积分习题解答》是《微积分》一书的配套教材，主要面向使用《微积分》教材的广大教师、学生和自学者，同时也可供报考经济类硕士研究生的考生作复习之用。作习题是学习和领会课程基本内容必不可少的重要环节。通过练习，可以巩固和加深对教材基本原理的理解，提高综合分析能力，掌握解题技巧。
指向思维与方法的数学教学 电子书
指向思维与方法的数学教学
  • 孔冬青
  • 本书共五章，内容包括：什么是“本质的数学教学”、“数与代数”的思维与方法、“图形与几何”的思维与方法、函数的思维与方法、“本质的数学教学”的实践与探索。
统计与数据分析基础（微课版） 电子书
统计与数据分析基础（微课版）
  • 主编
  • 本书主要介绍了统计与数据分析的基本知识、数据采集的操作、数据采集后的清洗和加工操作、描述性统计分析、抽样估计分析、统计指数分析、相关与回归分析、时间序列分析、数据可视化展现，以及编制数据分析报告等内容。
机器学习实战 电子书
机器学习实战
  • [美]PeterHarrington
  • 《机器学习实战》面向日常任务的高效实战内容，介绍并实现机器学习的主流算法。
Python机器学习 电子书
Python机器学习
  • 郭羽含 陈虹 肖成龙 主编
  • 《Python机器学习》从实用的角度出发，整合Python语言基础、数据分析与可视化、机器学习常用算法等知识。内容从*基本的Python编程基础入手，由浅入深、循序渐进地讲授NumPy库和Matplotlib库，以及复杂的机器学习基本理论和算法，并突出知识的实用性和可操作性。《Python机器学习》力求以浅显的语言讲解复杂的知识，以直观的案例辅助读者理解，并以图表形式展示代码和运行结果，配合习题巩
机器学习基础 电子书
机器学习基础
  • 编著
  • 近年来人工智能技术蓬勃发展，人工智能正在改变我们的生活。为了让读者在不需要掌握太多数学和计算机科学知识的情况下，能够快速上手，使用Python语言实现常用的机器学习算法，并解决一些实际的问题，我们策划并出版本书。本书共14章，内容涵盖基本的机器学习概念和环境搭建，目前各个领域中的热门算法，以及数据预处理、模型评估和文本数据分析等。希望本书可以让读者轻松入门，在动手实践的过程中找到乐趣。本书可以作为
机器学习实战 电子书
机器学习实战
  • 编著
  • 本书共11章，从推荐系统的发展历史、基本构成开始，依次剖析推荐系统的内容召回、协同过滤召回、深度学习召回中具有代表性的模型；再从经典排序模型到基于深度学习的排序，顺势介绍会话推荐、强化学习推荐及工业级推荐，搭建了完整的推荐系统技术体系，这是一个由浅入深的系统学习过程。
实用机器学习 电子书
实用机器学习
  • 孙亮 黄倩
  • 大数据时代为机器学习的应用提供了广阔的空间，各行各业涉及数据分析的工作都需要使用机器学习算法。本书围绕实际数据分析的流程展开，着重介绍数据探索、数据预处理和常用的机器学习算法模型。本书从解决实际问题的角度出发，介绍回归算法、分类算法、推荐算法、排序算法和集成学习算法。在介绍每种机器学习算法模型时，书中不但阐述基本原理，而且讨论模型的评价与选择。为方便读者学习各种算法，本书介绍了R语言中相应的软件包
Python在数据分析中的应用——统计分析方法与计量模型实践 电子书
Python在数据分析中的应用——统计分析方法与计量模型实践
  • 饶艳超
  • Python是当前最流行的数据分析工具之一，在做数据分析时我们经常会用到一些统计学基础知识和概念，如概率，分布，直方图，箱体图，分位数等，会构建统计分析模型和计量经济模型进行探索性分析、回归分析、方差分析、时间序列分析等，进行模型的参数估计和估计参数的假设检验等。本书关注Python在数据分析中的应用，结合具体示例讲解如何应用Python进行多元回归分析、如何进行多元统计分析推断、如何设定模型和数
Python实战速成手册：数据分析+机器学习+深度学习 电子书
Python实战速成手册：数据分析+机器学习+深度学习
  • 方勇　著
  • 本书基于Python语言，介绍了数据分析、机器学习、深度学习等内容，涉及统计学基础、Python基础、Python面向对象入门、在Python中操作MySQL、Pandas、Matplotlib、人工智能、Scikit-learn、神经网络等。书中包括大量代码和综合练习，以及丰富的实战案例。
厦门大学社会与人类学院院史 电子书
厦门大学社会与人类学院院史
  • 厦门大学社会与人类学院
  • 本书梳理了社会与人类学院下设的社会学系、人类学与民族学系、社会工作系、人口与生态研究所、人类学研究所发展的历史；追溯学科发展的传统和根基；呈现学科在学术研究、人才培养、对外交流与合作、社会服务等方面的历史传承、优势与特色，及取得的重要成果、产生的现实影响等。
时空社会科学——理论与方法 电子书
时空社会科学——理论与方法
  • 顾佳峰责编黄芳芳
  • 本书共分八章，内容包括：社会时空概念的发展与演化、社会科学与时空实证方法、社会时空系统及其数据、空间横截面数据分析、空间面板数据分析、研究的实例、发展趋势与挑战等。
学前儿童科学教育与活动指导.数学 电子书
学前儿童科学教育与活动指导.数学
  • 周端云等
  • 本书共分为六个项目，内容包括：解密学前儿童数学学习、学前儿童集合与模式学习指导、学前儿童数与运算学习指导、学前儿童图形与空间学习指导、学前儿童量的比较与测量学习指导、学前儿童数学发展评估。
数学学习困难的鉴别与辅导 电子书
数学学习困难的鉴别与辅导
  • 黄大庆
  • 本书分3篇，共5章。第一篇数学学习困难概览，主要介绍数学学习困难的基本概念、成因；第二篇数学学习困难的鉴别与发展；第三篇数学学习困难的辅导。
Python与R语言数据科学实践 电子书
Python与R语言数据科学实践
  • J.
  • 本书从数据科学的角度，讲解了Python和R的语言特性以及各自的优缺点，介绍了包括包、框架和工作流在内的开源生态系统，分析了Python和R分别适用于哪些业务场景，并通过真实的案例演示如何在单个工作流中集成Python与R,使两种语言充分发挥优势，改善业务应用的效果。本书还提供了Python和R的对照翻译，帮助读者在两种语言间快速切换。本书适合数据科学领域有一定Python或R基础的开发人员阅读，
机器视觉与机器学习：算法原理、框架应用与代码实现 电子书
机器视觉与机器学习：算法原理、框架应用与代码实现
  • 宋丽梅 朱新军 编著
  • 《机器视觉与机器学习——算法原理、框架应用与代码实现》内容共10章。第1章为绪论，包括机器视觉的相关概念，机器视觉的发展、基本任务、应用领域与困难，以及马尔视觉理论；第2章为数字图像处理；第3章为相机成像；第4章为相机标定；第5章为ShapefromX；第6章为双目立体视觉；第7章为结构光三维视觉；第8章为深度相机，介绍当前颇受欢迎的Kinect、IntelRealSense等深度相机的知识与相关
思维导图与学习：学习科学与技术新探 电子书
思维导图与学习：学习科学与技术新探
  • 桑新民
  • 本书以思维导图为主线，将思维导图与学习科学的新的学习理念巧妙结合，向学习者提供全新的思维方法，是学习科学与技术的新探，可大大节省学习者研究学习方法的时间。主要内容包括：思维导图与大学学习、五项学习技术、多元智能、思维导图与开发个人潜能等。
机器学习公式详解 电子书
机器学习公式详解
  • 谢文睿
  • 适读人群：（1）高等院校人工智能、计算机、自动化等相关专业机器学习方向的学生；（2）学术界机器学习领域的研究人员和教师；（3）工业界对机器学习感兴趣的专业人员和工程师。1.周志华教授“西瓜书”《机器学习》公式完全解析指南！“南瓜书”系Datawhale成员自学笔记，对“西瓜书”中250个重难点公式做了详细解析和推导（重难点公式覆盖率达99%），旨在解决机器学习中的数学难题。2.机器学习初学小白提升数学基础能力的必备练习册！以本科数学基础视角对“西瓜书”里比较难理解的公式加以解析和推导细节，补充大量重、难点数学知识和参考材料，分享在学习中遇到的“坑”以及跳过这个“坑”的方法，对于初学机器学习的小白也能上手练习！3.俞勇、王斌、李沐、程明明、陈光（博主@爱可可-爱生活）、徐亦达等人工智能领域大咖亲笔推荐
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