会员
大数据数学基础(R语言描述)
更新时间:2020-03-16 14:11:30 最新章节:参考文献
书籍简介
本书全面地讲解了在科学领域运用广泛的数据微积分、线性代数、统计学、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R语言的关系;第2章介绍了微积分的基础知识,包括函数、极限、导数、微分、不定积分与定积分及其应用;第3章介绍了线性代数的基础知识,包括矩阵的运算、行列式、特征分解、奇异值分解;第4章介绍了统计学的基础知识,包括数据分布特征、概率论、随机变量的数字特征、参数估计、假设检验;第5章介绍了数值计算的基础知识,包括插值方法、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、聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析和典型相关分析。本书中的几乎所有实例都结合R语言进行求解分析,所有章后都有课后习题,可以帮助读者巩固所学的内容。
品牌:人邮图书
上架时间:2019-03-01 00:00:00
出版社:人民邮电出版社
本书数字版权由人邮图书提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
最新章节
程丹 张良均
同类热门书
最新上架
- 会员随着数字化的发展,数据逐渐融入生产、分配、流通、消费和社会服务管理等环节,为数据的拥有者或使用者带来经济效益,成为一种新型的生产要素,给生产方式、生活方式和社会治理方式带来了深刻的变革。本书主要介绍数据要素化时代的数据治理。本书分为5篇。第一篇“数据治理新趋势”介绍DataOps的发展及实践,产业级数据治理新趋势,数据治理的场景化、工程化和智能化,以及数据资产的安全运营。第二篇“新理论、新方法和新计算机12.1万字
- 会员本书旨在向广大有志于投身芯片设计行业的人士及正在从事芯片设计的工程师普及芯片设计知识和工作方法,使其更加了解芯片行业的分工与动向。本书共分9个章节,从多角度透视芯片设计,特别是数字芯片设计的流程、工具、设计方法、仿真方法等环节。凭借作者多年业内经验,针对IC新人关心的诸多问题,为其提供了提升个人能力,选择职业方向的具体指导。本书第1章是对IC设计行业的整体概述,并解答了IC新人普遍关心的若干问题。计算机29.9万字
- 会员《MySQL从入门到精通(第3版)》从初学者角度出发,通过通俗易懂的语言和丰富多彩的实例,详细介绍了MySQL开发需要掌握的各方面技术。全书共分为4篇22章,包括数据库基础,初识MySQL,使用MySQL图形化管理工具,数据库操作,存储引擎及数据类型,数据表操作,MySQL基础,表数据的增、删、改操作,数据查询,常用函数,索引,视图,数据完整性约束,存储过程与存储函数,触发器,事务,事件,备份与恢计算机14万字
- 会员《SQLServer从入门到精通(第5版)》从初学者角度出发,通过通俗易懂的语言、丰富多彩的实例,详细介绍了SQLServer开发所必需的各方面技术。全书分为4篇共19章,内容包括数据库基础、SQLServer数据库环境搭建、创建与管理数据库、操作数据表、SQL基础、SQL函数的使用、SQL数据查询基础、SQL数据高级查询、视图的使用、存储过程、触发器、游标的使用、索引与数据完整性、SQL中计算机14.1万字
- 会员《企业级大数据项目实战:用户搜索行为分析系统从0到1》基于真实业务场景,以项目导向为主线,从0到1全面介绍企业级大数据用户搜索行为分析系统的搭建过程。全书共6章,第1章讲解项目需求与架构设计,详细阐述项目数据流与系统架构;第2章介绍大数据项目开发环境配置,手把手带领读者配置操作系统、Hadoop集群与相关工具,为后续项目实施打下基础;第3~5章逐步实现项目需求,第3章讲解用户行为数据采集模块的开发计算机9万字
- 会员本书是《数据库原理——GaussDB技术及应用》一书配套的辅助教材。全书共分3部分:第一部分为实验指导,共有13个综合实验,每一个实验都是根据教学目标而设计,详细讲述了每一个实验的实验目的、实验任务及实验步骤,从而培养学生掌握关系数据库管理软件技术与应用的技能;第二部分为习题集,是根据主教材各章节内容编写的习题及习题答案,内容广泛,有填空、选择、简答、设计及实验题等多种形式,利求通过对这些习题的训计算机6.9万字
- 会员本书以Python作为开发语言,系统介绍PySpark开发环境搭建流程及基于PySpark进行大数据分析的相关知识。本书条理清晰、重点突出,理论叙述循序渐进、由浅入深。本书共7章,第1?5章包括PySpark大数据分析概述、PySpark安装配置、基于PySpark的DataFrame操作、基于PySpark的流式数据处理、基于PySpark的机器学习库,内容介绍注重理论与实践相结合,通过典型示例计算机10.4万字
- 会员高质量的数据关乎企业运营、合规、决策和业绩的关键,哈佛商业评论的一项研究发现,企业中只有3%的数据符合质量标准,绝大多数公司都在寻求切实可行的指导来提高数据质量。本书作者基于多年在数据、数据分析和人工智能方面的实践经验,阐述了4步构建高质量数据体系。他提出了高质量数据的四阶段DARS方法(定义、评估、实现、持续)和10个数据质量最佳实践案例,以此来提高业务中的数据质量水平,为业务提供数据价值,保证计算机11.7万字