书目信息 |
| 题名： |
数据科学的数学基础
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| 作者： | 卢力 编著 | |
| 分册： | ||
| 出版信息： | 北京 人民邮电出版社 2021.12 |
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| 页数： | 368页 | |
| 开本： | 26cm | |
| 丛书名： | 大数据创新人才培养系列 | |
| 单 册： | ||
| 中图分类： | TP274 | |
| 科图分类： | ||
| 主题词： | 数据处理--shu ju chu li | |
| 电子资源： | ||
| ISBN： | 978-7-115-55288-4 | |
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| 330 | @a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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| 数据科学的数学基础= Mathematical foundations of data science/卢力编著.-北京：人民邮电出版社，2021.12 |
| 368页；26cm.-(大数据创新人才培养系列) |
| ISBN 978-7-115-55288-4：CNY89.00 |
| 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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正题名：数据科学的数学基础
索取号：TP274/L787
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