商品描述 使用基本的線性代數、機率和統計來掌控您的資料 「在當前資料科學教育環境的嘈雜聲中，這本書脫穎而出，包含許多清晰、實用的範例，說明理解和建構資料所需的基礎知識。」 —Vicki Boykis Tumblr高級機器學習工程師 讓您掌握在資料科學、機器學習和統計學等方面所需具備的數學知識。作者Thomas Nield將引導您了解微積分、機率、線性代數和統計等領域，以及它們是如何應用在線性迴歸、邏輯迴歸和神經網路等技術。 在此過程中，您還將獲得對資料科學的實用見解，以及如何利用這些見解幫助提升您的職業生涯。 您將了解如何： ‧使用Python程式碼和SymPy、NumPy和scikit-learn等程式庫來探索基本的數學概念，例如微積分、線性代數、統計和機器學習 ‧用簡單的語言並使用最少的數學符號和行話來理解線性迴歸、邏輯迴歸和神經網路等技術 ‧對資料集執行描述性統計和假說檢定，以解釋p值和統計顯著性 ‧操作向量和矩陣並執行矩陣分解 ‧對微積分、機率、統計和線性代數的知識進行整合和建構，並應用於包括神經網路在內的迴歸模型 ‧在資料科學職業生涯中進行實際導航，避免常見的陷阱、假設和偏見，同時調整您的技能以在就業市場中脫穎而出 目錄大綱 第1章 基本數學和微積分複習 第2章 機率 第3章 描述性和推論性統計 第4章 線性代數 第5章 線性迴歸 第6章 邏輯迴歸和分類 第7章 神經網路 第8章 職涯建議和前進的道路 附錄A 補充主題 附錄B 習題解答