Python 数据科学的数学简介

这本教科书是《数据科学数学导论》的姊妹篇。它使用 Python 编程为数据科学所需的数学提供全面的基础。它是为具有基本数学背景的任何人而设计的，包括有兴趣了解数据科学中使用的计算算法背后的原理的学生和自学者。本书的重点是展示编程如何帮助理解这一点并用于解决数学问题。它是使用 Python 作为编程语言编写的，但读者不需要具备 Python 知识即可从中受益。

《数据科学数学导论》中的一些示例通过 Python 编程来说明集合、函数、线性代数、微积分、概率与统计等关键概念，但您不必之前看过这些示例。此外，本教科书还展示了如何将这些数学概念应用于广泛使用的计算算法，例如主成分分析、奇异值分解、二维及更多维度的线性回归、简单神经网络、最大似然估计、逻辑回归和岭回归。

本教科书的设计假设读者没有 Python 基础知识，但对控制流等编程概念有基本的了解。理想情况下，读者应该同时拥有这本书及其姊妹篇《数据科学的数学导论》。然而，那些具有深厚数学背景并对编程实现感兴趣的人可以从单独阅读这本教科书中受益。