1、封面介绍
2、出版时间
2020年10月
3、推荐理由
本书以零基础讲解为宗旨，面向学习数据科学与人工智能的读者，通俗地讲解每一个知识点，旨在帮助读者快速打下数学基础。
全书分为 4 篇，共 17 章。其中第 1 篇为数学知识基础篇，主要讲述了高等数学基础、微积分、泰勒公式与拉格朗日乘子法；第 2 篇为数学知识核心篇，主要讲述了线性代数基础、特征值与矩阵分解、概率论基础、随机变量与概率估计；第 3 篇为数学知识提高篇，主要讲述了数据科学的几种分布、核函数变换、熵与激活函数；第 4 篇为数学知识应用篇，主要讲述了回归分析、假设检验、相关分析、方差分析、聚类分析、贝叶斯分析等内容。
本书适合准备从事数据科学与人工智能相关行业的读者。
4、下载链接
本电子书可以提供下载，下载方式请移步：http://www.hbase.cn/archives/1147.html
5、读者推荐
如果想真正的学好深度学习，极力推荐大家关注《PyTorch面试精华》
