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這本書深入探討了幾個關鍵的線性代數主題，因為它們適用于數據分析和數據挖掘。本書提供了一種案例研究方法，其中每個案例都將基于現實世界的應用程序。

這篇文章是用于第二門課程的應用線性代數的數據分析，與一個補充章的決策樹及其在回歸分析中的應用。文本可以被認為是兩個不同但重疊的通用數據分析類別:聚類和插值。

與數據分析相關的數學技術知識，以及在數據分析背景下對結果的解釋，對學習本科數學的學生來說特別有價值。這篇文章的每一章都帶讀者通過幾個相關的案例研究使用真實的數據。

所有的數據集以及Python和R的語法都可以通過Github文檔的鏈接提供給讀者。每章后面都有一個簡短的練習，鼓勵學生利用技術將線性代數的知識應用到數據分析中。

假設你已經掌握了線性代數課程的基本概念;然而，關鍵概念的概述是在介紹和需要的整個文本。

//www.routledge.com/Linear-Algebra-With-Machine-Learning-and-Data/Arangala/p/book/9780367458393

//uk.bookshop.org/p/books/essential-statistics-for-data-science-a-concise-crash-course-a-concise-crash-course-mu-zhu/7364243?ean=9780192867742 數據科學的基本統計學知識:簡明速成課程是為那些在沒有足夠了解統計學知識的情況下進入數據科學專業研究生課程或高等本科教學的學生準備的。三部分的文本介紹了讀者的基本概率和隨機變量，并引導他們在頻率論和貝葉斯在幾周內相對先進的主題。

第一部分討論概率，用概率模型描述數據的生成過程，用統計方法分析數據。第二部分，統計分析，說明了數據中的未知量即參數在統計干擾中的應用。第三部分，面對不確定性，解釋了明確性的重要性，它描述了有多少不確定性是由具有內在科學意義的參數引起的，以及在做決策時如何考慮到它。 數據科學的基本統計:簡明速成課程為初學者提供了深入的介紹，同時比典型的本科文本更集中，但仍然比平均研究生文本更輕、更容易理解。

 這本教材旨在從數學的角度指出數據分析的最重要的原則。具體來說，它選擇了這些問題進行探索:哪些是理解應用的含義所必需的原則，哪些是理解所使用的方法成功的條件所必需的?理論只在適當應用的必要程度上呈現，力求在過度復雜和過度簡化之間取得平衡。它的主要重點是應用成功的關鍵原則。主題及特點:

• 側重于由數學參數支持的方法，而不是單一的計算經驗
• 研究在數據科學中使用的數值算法運行的條件，以及可以預期的性能
• 考慮關鍵的數據科學問題:問題的制定包括最優性度量;學習和泛化與訓練集大小和自由參數數量的關系;以及數值算法的收斂性
• 檢查原始的數學學科(統計學，數值數學，系統論)，因為它們與給定的問題特別相關
• 解決模型大小和可用于識別的數據量之間的權衡及其對模型參數化的影響
• 研究自然語言處理和計算機視覺所涉及的數學原理
• 保持主題覆蓋有意緊湊，專注于每個主題的關鍵問題，以鼓勵充分理解整本書

雖然這本核心教材直接針對計算機科學和/或數據科學的學生，但它也將對該領域的研究人員具有真正的吸引力，他們希望獲得“超越”唯一計算經驗的數學基礎的正確理解。

//link.springer.com/book/10.1007/978-3-031-19074-2

**這本關于統計建模和統計推斷的教科書將幫助高級本科生和研究生。統計建模和計算從經典和貝葉斯的角度提供了對現代統計學的獨特介紹。**它還提供了數學統計學和現代統計計算的綜合處理，強調統計建模，計算技術和應用。這三個部分的每一部分都將涵蓋大學課程的基本主題。第一部分介紹概率論的基本原理。在第二部分中，作者介紹了各種經典模型，其中包括線性回歸和方差分析模型。在第三部分中，作者介紹了各種高級模型的統計分析和計算，如廣義線性模型、狀態空間模型和高斯模型。特別注意的是快速蒙特卡羅技術的貝葉斯推斷這些模型。整本書作者包括了大量的說明性的例子和解決的問題。這本書還具有解決方案的部分，作為MATLAB入門的附錄，以及數學補充。

//link.springer.com/book/10.1007/978-1-4614-8775-3

//www.routledge.com/Introduction-To-Linear-Algebra-Computation-Application-and-Theory/DeBonis/p/book/9781032108988 **線性代數概論: 計算、應用和理論是為從未接觸過線性代數課程主題的學生設計的。**文本充滿了有趣和多樣的應用部分，但也是一個理論文本，旨在培養學生以知識淵博的方式做簡潔的計算。完成本課程后，學生將不僅知道做線性代數計算的最佳和最短的方法，而且還將知道為什么這樣的計算是有效和成功的。 特點: 包括機器學習和數據分析方面的前沿應用 適合作為學習線性代數的本科生的初級教材 不需要什么先決條件

《數據科學家的統計基礎:使用R和Python》是一本一學期或兩學期的數學統計入門教材，供培養成為數據科學家的學生使用。它深入介紹了任何數據科學家都應該熟悉的統計科學主題，包括概率分布、描述性和推理統計方法以及線性建模。這本書假設有基本的微積分知識，所以演示可以集中在“為什么它可以工作”以及“如何做它”上。然而，與傳統的“數理統計”教科書相比，這本書較少強調概率論，而更強調使用軟件來實現統計方法和進行模擬來說明關鍵概念。書中所有的統計分析都使用R軟件，還有一個附錄展示了用Python進行的相同分析。

這本書還介紹了現代主題，通常不出現在數理統計文本，但與數據科學家高度相關，如貝葉斯推理，非正態響應的廣義線性模型(例如，邏輯回歸和泊松loglinear模型)，和正則模型擬合。將近500個練習被分為“數據分析與應用”和“方法與概念”。附錄介紹了R和Python，并包含了奇數號練習的解決方案。本書的網站擴展了R, Python和Matlab的附錄，以及來自示例和練習的所有數據集。

//www.routledge.com/Foundations-of-Statistics-for-Data-Scientists-With-R-and-Python/Agresti-Kateri/p/book/9780367748456

Fundamentals of Python Programming