　　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，這本書脫穎而齣，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麵所需具備的數學知識。作者Thomas Nield將引導您瞭解微積分、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。

　　您將瞭解如何：
　　‧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

　　‧操作嚮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閤和建構，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齣

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