机器学习数学基础一本通 : Python版

封面 扉页 内容简介 版权页 前言 目录 第1章 数据可视化 1-1 认识matplotlib.pyplot模块的主要函数 1-2 绘制简单的折线图plot( ) 1-3 绘制散点图scatter( ) 1-4 numpy模块 1-5 图表显示中文 第2章 数学模块math和sympy 2-1 数学模块的变量 2-2 一般函数 2-3 log( )函数 2-4 三角函数 2-5 sympy模块 第3章 机器学习基本概念 3-1 人工智能、机器学习、深度学习 3-2 认识机器学习 3-3 机器学习的种类 3-4 机器学习的应用范围 第4章 机器学习的基础数学 4-1 用数字描绘事物 4-2 变量概念 4-3 从变量到函数 4-4 等式运算的规则 4-5 代数运算的基本规则 4-6 用数学抽象化开餐厅的生存条件 4-7 基础数学的结论 第5章 认识方程式、函数、坐标图形 5-1 认识方程式 5-2 方程式文字描述方法 5-3 一元一次方程式 5-4 函数 5-5 坐标图形分析 5-6 将线性函数应用在机器学习 第6章 从联立方程式看机器学习的数学模型 6-1 数学概念建立连接两点的直线 6-2 机器学习使用联立方程式预估数据 6-3 从2条直线的交叉点预估科学数据 6-4 两条直线垂直交叉 第7章 从勾股定理看机器学习 7-1 验证勾股定理 7-2 将勾股定理应用在能力倾向测验 7-3 将勾股定理应用在三维空间 7-4 将勾股定理应用在更高维的空间 7-5 电影分类 第8章 联立不等式与机器学习 8-1 联立不等式的基本概念 8-2 联立不等式的线性规划 8-3 Python计算 第9章 机器学习需要知道的二次函数 9-1 二次函数的基础数学 9-2 从一次到二次函数 9-3 认识二次函数的系数 9-4 使用3个点求解二次函数 9-5 二次函数的配方法 9-6 二次函数与解答区间 第10章 机器学习的最小平方法 10-1 最小平方法基本概念 10-2 简单的企业实例 10-3 机器学习建立含误差值的线性方程式 10-4 numpy实践最小平方法 10-5 线性回归 10-6 实例应用 第11章 机器学习必须懂的集合 11-1 使用Python建立集合 11-2 集合的操作 11-3 子集、超集与补集 11-4 加入与删除集合元素 11-5 幂集与sympy模块 11-6 笛卡儿积 第12章 机器学习必须懂的排列与组合 12-1 排列的基本概念 12-2 有多少条回家路 12-3 排列组合 12-4 阶乘的概念 12-5 重复排列 12-6 组合 第13章 机器学习需要认识的概率 13-1 概率基本概念 13-2 数学概率与统计概率 13-3 事件概率名称 13-4 事件概率规则 13-5 抽奖的概率:加法与乘法综合应用 13-6 余事件与乘法的综合应用 13-7 条件概率 13-8 贝叶斯定理 13-9 蒙地卡罗模拟 第14章 二项式定理 14-1 二项式的定义 14-2 二项式的几何意义 14-3 二项式展开与规律性分析 14-4 找出xn-kyk项的系数 14-5 二项式的通式 14-6 二项式到多项式 14-7 二项分布实验 14-8 将二项式概念应用在业务数据分析 14-9 二项式概率分布Python实践 第15章 指数概念与指数函数 15-1 认识指数函数 15-2 指数运算的规则 15-3 指数函数的图形 第16章 对数 16-1 认识对数函数 16-2 对数表的功能 16-3 对数运算可以解决指数运算的问题 16-4 认识对数的特性 16-5 对数的运算规则与验证 第17章 欧拉数与逻辑函数 17-1 欧拉数 17-2 逻辑函数 17-3 logit函数 17-4 逻辑函数的应用 第18章 三角函数 18-1 直角三角形的边长与夹角 18-2 三角函数的定义 18-3 计算三角形的面积 18-4 角度与弧度 18-5 程序处理三角函数 18-6 从单位圆看三角函数 第19章 从基础统计了解大型运算符 19-1 加总消费金额 19-2 计算平均单笔消费金额 19-3 方差 19-4 标准偏差 19-5 符号运算规则与验证 19-6 活用符号 第20章 机器学习的向量 20-1 向量的基础概念 20-2 向量加法的规则 20-3 向量的长度 20-4 向量方程式 20-5 向量内积 20-6 皮尔逊相关系数 20-7 向量外积 第21章 机器学习的矩阵 21-1 矩阵的表达方式 21-2 矩阵相加与相减 21-3 矩阵乘以实数 21-4 矩阵乘法 21-5 方形矩阵 21-6 单位矩阵 21-7 反矩阵 21-8 用反矩阵解联立方程式 21-9 张量 第22章 向量、矩阵与多元线性回归 22-1 向量应用在线性回归 22-2 向量应用在多元线性回归 22-3 矩阵应用在多元线性回归 22-4 将截距放入矩阵 22-5 简单的线性回归 正文结束