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這是一本關于線性代數和矩陣理論的書。雖然它是獨立的，但它最適合那些已經接觸過線性代數的人。我們還假設讀者已經學過微積分。然而，有些可選主題需要更多的分析。我認為線性代數可能是本科數學課程中討論的最重要的主題。這樣做的部分原因是它有助于統一這么多不同的主題。線性代數在分析、應用數學甚至理論數學中都是必不可少的。這是本書的觀點，而不是單純地介紹線性代數。這就是為什么有許多應用程序，其中一些相當不尋常。這本書的特點是在書的早期對決定因素進行了基本的和完整的處理。本書介紹了線性代數中使用的各種數值方法。這樣做是因為這些方法很有趣。這里的演示強調了它們工作的原因。它沒有討論有效地使用這些方法所必需的許多重要的數值考慮。這些考慮可以在數值分析文本中找到。在練習中，你可能偶爾會在開頭看到↑。這意味著你應該看看上面的練習。一些練習循序漸進地展開一個主題。還有一些練習在書中出現了不止一次。我故意這樣做，因為我認為這些說明了非常重要的主題，也因為有些人不會從頭到尾閱讀整本書，而是直接跳到中間。有一個關于Sylvester定理的出現不少于3次。文中也對其進行了證明。Cayley Hamilton定理有很多證明，一些在練習中。為了強調前一章已經完成的內容，本書還包括了一些練習。

//open.umn.edu/opentextbooks/textbooks/210

本書旨在為數學、物理科學、工程和相關領域的學生介紹概率論和數理統計。它基于作者25年的概率教學經驗，旨在幫助學生克服學習該學科的常見困難。這本書的重點是對理論的解釋，主要是用了許多例子。在可能的情況下，提供所述結果的證明。所有章節都以一個簡短的問題列表結束。這本書還包括幾個可選的更高級的主題部分。這本教科書非常適合概率論的第一課。內容:概率、條件概率和獨立隨機變量及其分布、隨機變量的運算、期望值、方差和協方差、隨機分布向量、極限定理、數理統計附錄書目索引。

本書探討了數據科學的基本原理。它考慮了現代數據科學的發展方式和原因。這本書在將數據應用于決策方面比現有的書籍走得更遠。這本書不僅對本科生有用，還能幫助企業主提高決策能力。本書使用現實生活中的例子，探討了基于信息的決策框架的可能性和局限性。 //www.arclerpress.com/book/chemistry/data-science-for-business-and-decision-making-an-introductory-text-for-students-and-practitioners.html 我們生活在一個信息至關重要的世界。它是一種在公開市場上買賣的商品。鑒于信息的重要性，必須確保其投入和產出的質量足夠穩健，以滿足整個社會的需要。在商業領域，信息是最重要的。如今，許多商業決策都依賴于信息。事實上，信息的質量可以直接影響決策的質量。這本書被認為是信息科學的導論。具體來說，本書試圖探索數據科學作為一個新興學科在一個信息社會的更廣泛的背景下。這本書傾向于關注信息在決策中的作用。從這個意義上說，這本書部分駁斥了那些認為商業頭腦完全取決于直覺或直覺的人。科學方法因其精確、有條理而被廣泛應用于各個領域。科學取代了一些曾經是商業決策的主要組成部分的非理性。當然，直覺也有作用，一些不依賴科學的人也能做出出色的決定。唯一的問題是，這些優秀的決定是偶然發生的，而不是經過深思熟慮的過程的結果。

現在是進入數據科學領域的最佳時機。但是你從哪里開始呢?數據科學是一個廣泛的領域，包括統計學、機器學習和數據工程等方面。人們很容易變得不知所措，或最終只學習數據科學的一小部分或單一的方法。

//www.manning.com/books/exploring-data-science

《探索數據科學》由五個章節組成，向你介紹了數據科學的各個領域，并解釋了哪種方法最適合每個領域。《實用數據科學與R》的作者John Mount和Nina Zumel選擇了這些章節來給你展示許多數據領域的大圖景。您將學習時間序列、神經網絡、文本分析等。當您探索不同的建模實踐時，您將看到如何在數據科學中使用R、Python和其他語言的實際示例。

數據科學是一個涉及統計學、機器學習和數據工程等方面的廣泛領域。工具、方法和工作的樣子很大程度上取決于您的問題領域和觀點。我們的書《實用數據科學與R》向讀者介紹了R語言中的基本預測建模。但是，我們的意圖絕不是暗示數據科學家可以將自己限制在一個問題領域或一種實現語言。現在是進入數據科學的大好時機。免費工具和材料的數量激增。存儲和管理大型數據集現在明顯更容易了。然而，這種多樣性似乎勢不可擋，并造成分裂。傳統的統計學家可能不認為文本分析是數據科學，類似地，使用神經網絡分析圖像的人可能不會欣賞經典的統計推理。我們相信你的問題有助于你選擇你的技術。為了說明這個概念，我們把我們的書和曼寧的其他書名中的章節樣本放在一起。它們涵蓋了與數據科學相關的各種主題，突出了各種領域和編程語言。我們希望這些選擇能讓您更好地了解許多可用的工具，以解決特定的數據科學問題。

本書從根本上重新思考了概率論和統計學第一課的微積分。我們提供廣度優先的方法，其中概率論和統計的要點可以在一個學期教授。通過模擬、數據爭論、可視化和統計程序，統計編程語言R在全文中扮演著核心角色。在示例和練習中使用了來自各種來源的數據集，包括許多來自最近的開放源代碼科學文章的數據集。通過模擬給出了重要事實的證明，也有一些正式的數學證明。

這本書是學習數據科學，統計，工程，計算機科學，數學，科學，商業的學生的一個優秀的選擇，或任何學生想要在模擬實踐課程的基礎上。

這本書假設有一個學期的微積分的數學背景，并且在第三章中有一些無窮級數。在第3章和第4章中，積分和無窮級數被用于表示法和說明，但在其他章節中微積分的使用很少。由于強調通過模擬來理解結果(以及對偏離假設的穩健性)，本書的大部分內容(如果不是全部的話)無需微積分也能理解。提供了許多結果的證明，并通過模擬為更多的理由，但本文不打算支持一個基于證明的課程。我們鼓勵讀者遵循證明，但通常只有在首先理解結果和為什么它是重要的之后，才想要理解一個證明。

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數據科學是通過探索、預測和推理，從龐大而多樣的數據集中得出有用的結論。探索包括識別信息中的模式。預測是指利用我們已知的信息，對我們希望知道的值做出有根據的猜測。推論包括量化我們的確定性程度:我們發現的那些模式是否也會出現在新的觀察中?我們的預測有多準確?我們用于探索的主要工具是可視化和描述性統計，用于預測的是機器學習和優化，用于推斷的是統計測試和模型。統計學是數據科學的核心組成部分，因為統計學研究如何在不完整的信息下得出可靠的結論。計算是一個核心組件，因為編程允許我們將分析技術應用于現實世界中出現的大量和多樣化的數據集:不僅是數字，還有文本、圖像、視頻和傳感器讀數。數據科學包含了所有這些東西，但由于應用，它不僅僅是各部分的總和。通過理解一個特定的領域，數據科學家學會對他們的數據提出適當的問題，并正確解釋我們的推理和計算工具提供的答案。

通過本書一步一步地，您將學習如何利用算法思維和代碼的力量，獲得關于當前機器學習方法的力量和局限性的直覺，并有效地將它們應用到實際的業務問題。

這本書涵蓋了用R總結數據的基本探索性技術。這些技術通常在正式建模開始之前應用，可以幫助開發更復雜的統計模型。探索技術對于消除或強化關于世界的潛在假設也很重要，這些假設可以通過你所擁有的數據來解決。我們將詳細介紹R中的繪圖系統以及構造信息數據圖形的一些基本原則。我們還將介紹一些用于可視化高維數據的常見多元統計技術。

這本書教你使用R來有效地可視化和探索復雜的數據集。探索性數據分析是數據科學過程的一個關鍵部分，因為它允許您尖銳地提出問題并改進建模策略。這本書是基于行業領先的約翰霍普金斯數據科學專業，最廣泛訂閱的數據科學培訓項目創建。

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這本書提供了一個機器學習和數據挖掘領域的數學分析。典型的計算機科學數學課程的數學分析部分省略了這些非常重要的思想和技術，這些思想和技術對于機器學習的專門領域是不可缺少的，以優化為中心，如支持向量機，神經網絡，各種類型的回歸，特征選擇和聚類。本書適用于研究者和研究生，他們將從書中討論的這些應用領域獲益。

數學分析可以被松散地描述為數學的一個領域，其主要對象是研究函數及其關于極限的行為。術語“函數”指的是實參數實函數的廣義集合，包括函數、運算符、測度等。在數學分析中，有幾個發展良好的領域對機器學習產生了特殊的興趣:拓撲(具有不同的風格:點集拓撲、組合拓撲和代數拓撲)，賦范和內積空間的泛函分析(包括巴拿赫和希爾伯特空間)，凸分析，優化，等等。此外，像測量和集成理論這樣的學科在統計學中發揮著至關重要的作用，這是機器學習的另一個支柱，在計算機科學家的教育中缺乏。我們的目標是為縮小這一差距做出貢獻，這是對研究感興趣的人的一個嚴重障礙。機器學習和數據挖掘文獻非常廣泛，包括各種各樣的方法，從非正式的到復雜的數學展示。然而，接近研究主題所需要的必要的數學背景通常以一種簡潔和無動機的方式呈現，或者干脆就不存在。本卷機器學習的通常介紹，并提供(通過其應用章節，討論優化，迭代算法，神經網絡，回歸，和支持向量機)的數學方面的研究。

W. Keith Nicholson的《線性代數與應用》，傳統上出版多年，現在作為開放教育資源和Lyryx的一部分發布與開放文本!支持今天的學生和教師需要更多的教科書，這就是為什么尼克爾森博士選擇與Lyryx學習工作。

總的來說，教材的目標是在計算技能，理論和線性代數的應用之間達到平衡。它是線性代數的思想和技術的一個相對先進的介紹，目標是科學和工程學生，他們不僅需要理解如何使用這些方法，而且還需要深入了解為什么他們工作。

它介紹了線性代數的一般思想遠早于競爭保持與線性代數相同的嚴格和簡潔的方法。隨著許多圖表和例子，幫助學生形象化，它也保持與概念的不斷介紹。

課程內容有足夠的靈活性，可以呈現一個傳統的主題介紹，或者允許一個更實用的課程。第1-4章為初學者開設了一學期的課程，而第5-9章為第二學期的課程。這本教科書主要是關于實數線性代數的，在適當的時候提到了復數(在附錄A中回顧)。

近幾十年來，數據缺失的問題引起了廣泛關注。這個新版本由兩個公認的專家在這個問題上提供了一個最新的實用方法處理缺失數據問題。將理論與應用相結合，作者Roderick Little和Donald Rubin回顧了該主題的歷史方法，并描述了缺失值的多元分析的簡單方法。然后，他們提供了一個連貫的理論來分析基于概率的問題，這些概率來自于數據的統計模型和缺失數據的機制，然后他們將該理論應用到廣泛的重要缺失數據的問題。

統計分析與缺失的數據，第三版開始給讀者介紹缺失數據和解決它的方法。它查看創建丟失數據的模式和機制，以及丟失數據的分類。然后，在討論完整案例分析和可用案例分析(包括加權方法)之前，對實驗中缺失的數據進行檢查。新版本擴大了它的覆蓋面，包括最近的工作，如不響應抽樣調查，因果推理，診斷方法，靈敏度分析，在許多其他主題。

• 一個更新的“經典”由著名的權威寫的主題
• 超過150個練習(包括許多新的)
• 介紹了最近的一些重要方法的研究工作，如多重歸算、加權的穩健替代方法和貝葉斯方法
• 根據過去的學生反饋和課堂經驗修改以前的主題
• 包含一個更新和擴展的書目

2017年，國際統計研究所(International Statistical Institute)將卡爾·皮爾森獎(Karl Pearson Prize)授予了這兩位作者，以表彰他們對統計理論、方法或應用產生深遠影響的研究貢獻。

第三版統計分析缺失的數據，是一個理想的教科書，為本科高年級和/或剛開始研究生水平的學科學生。它也是一個優秀的信息來源，為應用統計學家和在政府行業的從業人員提供參考。