1、封面介绍

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2、出版时间

2020年10月

3、推荐理由

本书以零基础讲解为宗旨,面向学习数据科学与人工智能的读者,通俗地讲解每一个知识点,旨在帮助读者快速打下数学基础。
  
全书分为 4 篇,共 17 章。其中第 1 篇为数学知识基础篇,主要讲述了高等数学基础、微积分、泰勒公式与拉格朗日乘子法;第 2 篇为数学知识核心篇,主要讲述了线性代数基础、特征值与矩阵分解、概率论基础、随机变量与概率估计;第 3 篇为数学知识提高篇,主要讲述了数据科学的几种分布、核函数变换、熵与激活函数;第 4 篇为数学知识应用篇,主要讲述了回归分析、假设检验、相关分析、方差分析、聚类分析、贝叶斯分析等内容。
  
本书适合准备从事数据科学与人工智能相关行业的读者。

4、下载链接

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