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数据科学中的数学方法：用Python连接理论与应用 : Roch, Sébastien: Amazon.nl: 图书

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购买选项与扩展

在理论概念与其实际应用之间架起桥梁，这本严谨的入门教材介绍了数据科学背后的数学基础。内容涵盖线性代数、微积分与优化、概率与统计中的核心主题，并展示了它们在数据分析背景下的相关性。关键应用主题包括聚类、回归、分类、降维、网络分析和神经网络。本书的独特之处在于对动手学习的重视。每一章都将数学见解与实际示例相结合，使用Python实现算法并解决问题。自测测验、热身练习和理论问题有助于同时培养数学理解力和计算技能。本书面向高年级本科生和初年级研究生，既可作为数学专业学生进入数据科学的邀请，也可作为数据科学学生深入探索数学的指南。

3. 出版日期 2025年9月30日
4. 尺寸 17.78 x 3.35 x 25.4 cm

产品描述

书评

“《数据科学中的数学方法》清晰且通俗易懂地介绍了数据科学和机器学习的核心概念。通过神经网络、推荐系统和数据可视化等生动示例，Roch阐明了众多基础主题和方法。面向来自广泛背景的读者，这本书是学生和专业人士不可或缺的资源。”——Rebecca Willett, 芝加哥大学

“这本书是该领域专家教育者和研究者对数据科学基础知识的杰出介绍。其主题选择、Python的使用、丰富的示例和练习，以及课堂教学的实战检验，使其成为寻求数学严谨且实用的数据科学入门的学生和教育工作者的最佳选择。”——Stephen J. Wright, 威斯康星大学

关于本书

用这本面向高年级本科生和研究生的教材，探索数据科学的数学，将理论与Python应用相结合。

产品信息

• 出版社‏:‎ Cambridge University Press
• 出版日期‏:‎ 2025年9月30日
• 语言‏:‎ 英语
• 印张长度‏:‎ 582页
• ISBN-10‏:‎ 1009509403
• ISBN-13‏:‎ 978-1009509404
• 商品重量‏:‎ 1.2公斤
• 尺寸‏:‎ 17.78 x 3.35 x 25.4 cm
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• 2星 ##### 令人失望的读物 英国 2025年11月1日 简要内容可见，双击可阅读完整内容。完整内容可见，双击可阅读简要内容。我觉得这本书呈现的更像是一个与特定数据科学应用相关的定理“脑倾泻”，而不是一门系统发展的课程。这种缺乏清晰叙事线索的做法，使得将数据科学概念与底层数学联系起来的过程对读者来说既混乱又难以理解。此外，作者经常建议使用诸如ChatGPT之类的工具进一步探索主题，并且在我看来，过于频繁地引用维基百科。我认为读者如果分别购买关于数学主题的单独数学教材，然后再挑选一本扎实的数据科学书籍，会得到更好的指导。令人失望。 提交反馈… 谢谢，我们将在未来几天内进行调查。很抱歉，我们无法报告此评论。请重试。