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读书笔记模板大数据数学基础（Python语言描述）01思维导图读书笔记作者介绍内容摘要目录分析精彩摘录目录0305020406思维导图数学基础第章基础知识语言分析统计线性小结习题基础统计分析特征函数大数据第章导数本书关键字分析思维导图内容摘要内容摘要本书全面地讲解了在科学领域广泛运用的微积分、概率论与数理统计、线性代数、数值计算、多元统计分析等数学基础知识。全书共6章：第1章介绍了大数据与数学、数学与Python的关系；第2章介绍了微积分的基础知识，包括极限、导数、微分、不定积分与定积分等；第3章介绍了概率论与数理统计的基础知识，包括数据分布特征、概率与概率分布、参数估计、假设检验等；第4章介绍了线性代数的基础知识，包括行列式、矩阵的运算和特征分解、奇异值分解；第5章介绍了数值计算的基础知识，包括插值法、函数逼近与拟合、非线性方程（组）求根；第6章介绍了常用的多元统计分析方法，包括回归分析、判别分析、聚类分析、主成分分析、因子分析和典型相关分析。本书示例大都结合Python进行求解分析，且每章都有课后习题，可以帮助读者巩固所学的内容。读书笔记读书笔记高中数学和高等数学都忘得差不多了，但还能坚持看完，说明还是老少皆宜的。有例题有代码处理的问题是最简单的数据比较基础。很不错的一本基础书，不懂的地方可参考书单。去年给大一学生随口说了句完全可以用python学习高数，线代，概率论，学生让推荐本书，我找了一下，相关图书都很零散，今年可以推荐这本书了。目录分析1.1大数据与数学1.2数学与Python小结课后习题第1章绪论2.1函数与极限2.2导数与微分2.3微分中值定理与导数的应用2.4不定积分与定积分第2章微积分基础课后习题小结第2章微积分基础3.1数据分布特征的统计描述3.2概率与概率分布3.3参数估计与假设检验小结课后习题12345第3章概率论与数理统计基础4.1行列式4.3矩阵的特征分解与奇异值分解4.2矩阵及其运算第4章线性代数基础课后习题小结第4章线性代数基础5.1数值计算的基本概念5.2插值法5.3函数逼近与拟合5.4非线性方程（组）求根第5章数值计算基础课后习题小结第5章数值计算基础6.1回归分析6.2判别分析6.3聚类分析6.4主成分分析6.5因子分析12345第6章多元统计分析6.6典型相关分析课后习题小结第6章多元统计分析作者介绍同名作者介绍这是《大数据数学基础（Python语言描述）》的读书笔记模板，暂无该书作者的介绍。精彩

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