大数据数学基础

段沛沛

目录

  • 第一章 绪论
    • ● 大数据与数学
    • ● 数学与Python
  • 第二章 微积分基础
    • ● 函数与极限
    • ● 导数与微分
    • ● 微分中值定理与导数的应用
    • ● 不定积分与定积分
    • ● 大作业要求
  • 第三章 概率论与数理统计基础
    • ● 数据分布特征的统计描述
    • ● 概率与概率分布
    • ● 参数估计与假设检验
  • 第四章 线性代数基础
    • ● 行列式
    • ● 矩阵及其运算
    • ● 矩阵的特征分解与奇异值分解
  • 第五章 数值计算基础
    • ● 数值计算的基本概念
    • ● 插值法
    • ● 函数逼近与拟合
  • 第六章 信息论概述
    • ● 信息论的起源及发展
    • ● 信息熵及其相关概念
    • ● 信息熵的性质
  • 实验
    • ● 实验内容
数学与Python
  • 1 学习目标
  • 2 线上学习资料
  • 3 视频教学资料
  • 4 教材
  • 5 习题

本节学习目标：明了数学理论在大数据领域的作用及应用。