2）数据科学的数学之序列与极限

写法: 上确界 函数 反三角函数定义域 函数性质 来自为知笔记(Wiz)

NumPy NumPy(数值 Python 的简称)是其中一个顶级数据科学库,它拥有许多有用的资源,从而帮助数据科学家把 Python 变成一个强大的科学分析和建模工具.NumPy 是在 BSD 许可证的许可下开源的,它是在科学计算中执行任务的基础 Python 库.SciPy 是一个更大的基于 Python 生态系统的开源工具,而 NumPy 是 SciPy 非常重要的一部分. NumPy 为 Python 提供了大量数据结构,从而能够轻松地执行多维数组和矩阵运算.除了用于求解线性代数方程和其

目录 前言 第1章导论1 1.1数据的威力1 1.2什么是数据科学1 1.3激励假设:DataSciencester2 1.3.1寻找关键联系人3 1.3.2你可能知道的数据科学家5 1.3.3工资与工作年限8 1.3.4付费账户10 1.3.5兴趣主题11 1.4展望12 第2章Python速成13 2.1基础内容13 2.1.1Python获取13 2.1.2Python之禅14 2.1.3空白形式14 2.1.4模块15 2.1.5算法16 2.1.6函数16 2.1.7字符串17 2.1

使得集合Y的元素和集合X的元素相对应起来的规则f. 广义的概念: 电影票也是一种映射,发工资也是一种映射,男女朋友也是映射.只要有对应关系,我么就可以认为是映射.映射这个概念就是发明用来对自然界和社会上对应关系的一种抽象. 非常需要注意的是:一定要记住:映射的概念是非常广泛的一个概念,任何两种有关系的事物都可以用映射的概念进行描述,比如张三映射到高三一班,高纬度向量映射到低维度空间. 映射与线性空间的概念对于数据科学来说至关重要,因为现实世界的数据总是包含着许许多多的维度.因此线性空间这个数学工

#转自wx公众号:Python开发者 #问题/答案来源:Quora 英文:Roman Trusov 译文:伯乐在线专栏作者 - XiaoxiaoLi 链接:http://python.jobbole.com/85704/ [伯乐在线导读]:有位网友在 Quora 提问,并补充说「我有10天空闲时间,每天想花十个小时学习数据科学入门知识,应该学点什么呢?谢谢」伯乐在线摘编了 Roman Trusov 的回复,非常值得新手参考. 哥们我太羡慕你了,不是谁都有像你这样的机会的. 10天100小时的学习

作者:Vamei 出处:http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢! 数据科学最近成为计算机的热门领域.数据科学是利用计算机的运算能力对数据进行处理,从数据中提取信息,进而形成"知识".它已经影响了计算机视觉.信号处理.自然语言识别等计算机分支.数据科学已经在IT.金融.医学.自动驾驶等领域得到广泛使用.(如果你熟知中情局的棱镜泄密事件,你会发现数据科学已经在情报领域广泛使用.) 在这系列文章中,我希望能完成从概率论,统计,到机器学习的整

数据科学中R VS Python:获胜者是- 在"最佳"数据科学工具的比赛中,R和Python都有自己的优缺点.对二者的选择取决于使用背景,学习花费和其它经常使用工具的须要 Martijn Theuwissen发表于DataCamp. 在DataCamp,学生经常问我们他们日常数据分析任务使用R或Python.尽管我们主要是提供交互式R教程,我们总是回答这个问题取决于他们所面对的数据分析挑战的类型. R和Python都是流行的统计编程语言.R的功能由统计学家开发(想想R强大的数据可视化

在数据科学领域有成千上万的包和数以百计的函数公式,你虽然不需要掌握所有的这些知识,但是有一个速查表在你的学习中是非常重要的.学习大数据包括对统计学.数学.编程知识(尤其是R.python.SQL)等知识的理解,还需要理解业务来驱动决策.这些表单也许能给你一些帮助. Python的速查表 Python在初学者中非常受欢迎,同样足以支持那些最受欢迎的产品和应用程序,它的设计让你在编程的时候感觉同用英语写作一样自然,Python basics 或者Python Debugger的速查表覆盖了重要的语法

p { margin-bottom: 0.1in; line-height: 120% } a:link { } 数据科学的基础概念 1数据 1.1数据模型 概念模型:用户视角-各种文档,业务流程图,er图等 逻辑模型:数据科学家视角-关系模型,层次模型,网状模型 key-value,key-document,key-column和图模型等,常用格式:关系表,csv,json,xml,rdf等 物理模型:机器视角--索引,分区,物化视图,事务等 1.2数据维度 按结构化程度分:结构化数据,半结构