书目信息 |
| 题名： |
大数据数学基础
|
|
| 作者： | 雷俊丽 ， 张良均 主编 | |
| 分册： | ||
| 出版信息： | 北京 人民邮电出版社 2019 |
|
| 页数： | 261页 | |
| 开本： | 26cm | |
| 丛书名： | 大数据人才培养规划教材 | |
| 单 册： | ||
| 中图分类： | TP301.6 | |
| 科图分类： | ||
| 主题词： | 计算机科学--数学--教材 | |
| 电子资源： | ||
| ISBN： | 978-7-115-49921-9 | |
| 000 | 01339nam0 2200301 450 | |
| 001 | 2043954945 | |
| 005 | 20201020121300.56 | |
| 010 | @a978-7-115-49921-9@dCNY49.80 | |
| 049 | @aA330000ZJL@bUCS01009864043@c3557901 | |
| 100 | @a20191107d2019 em y0chiy0110 ea | |
| 101 | 0 | @achi |
| 102 | @aCN@b110000 | |
| 105 | @ay z 000yy | |
| 200 | 1 | @a大数据数学基础@9da shu ju shu xue ji chu@b专著@ePython语言描述@dMathematical basis of big data@ePython@f雷俊丽，张良均主编@zeng |
| 210 | @a北京@c人民邮电出版社@d2019 | |
| 215 | @a261页@d26cm | |
| 225 | 2 | @a大数据人才培养规划教材 |
| 330 | @a本书共6章：第1章介绍了大数据与数学、数学与Python的关系；第2章介绍了微积分的基础知识；第3章介绍了概率论与数理统计的基础知识；第4章介绍了线性代数的基础知识；第5章介绍了数值计算的基础知识，包括插值法、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、判别分析、聚类分析、主成分分析、因子分析和典型相关分析。 | |
| 410 | 0 | @12001 @a大数据人才培养规划教材 |
| 510 | 1 | @aMathematical basis of big data@ePython@zeng |
| 517 | 1 | @aPython语言描述@9Python yu yan miao shu |
| 606 | 0 | @a计算机科学@x数学@j教材 |
| 690 | @aTP301.6@v5 | |
| 701 | 0 | @a雷俊丽@9lei jun li@4主编 |
| 701 | 0 | @a张良均@9zhang liang jun@4主编 |
| 801 | 2 | @aCN@bOLCC @c20200326 |
| 801 | 0 | @aCN@bzjlib@c20200102 |
| 905 | @a241250@dTP301.6@e89 | |
| 大数据数学基础：Python语言描述=Mathematical basis of big data：Python/雷俊丽，张良均主编.-北京：人民邮电出版社，2019 |
| 261页；26cm.-(大数据人才培养规划教材) |
| ISBN 978-7-115-49921-9：CNY49.80 |
| 本书共6章：第1章介绍了大数据与数学、数学与Python的关系；第2章介绍了微积分的基础知识；第3章介绍了概率论与数理统计的基础知识；第4章介绍了线性代数的基础知识；第5章介绍了数值计算的基础知识，包括插值法、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、判别分析、聚类分析、主成分分析、因子分析和典型相关分析。 |
| ● |
| 相关链接 |
正题名：大数据数学基础
索取号：TP301.6/89
预约/预借
| 序号 | 登录号 | 条形码 | 馆藏地/架位号 | 状态 | 备注 |
| 1 | 1887315 | 218873155 | 样本书库/4110530301/ [索取号:TP301.6/89] | 在馆 | |
| 2 | 1887316 | 218873164 | 新区/5100060206/ [索取号:TP301.6/89] | 在馆 | |
| 3 | 1887317 | 218873173 | 新区/5100060206/ [索取号:TP301.6/89] | 在馆 |