基本信息
源码名称:《大数据数学基础(Python语言描述)》源数据和代码
源码大小:0.20M
文件格式:.rar
开发语言:Python
更新时间:2020-09-22
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   源码介绍

大数据数学基础(Python语言描述)配套源代码

大数据数学基础(Python语言描述)

├── 第1章
│   └── 第1章 选择题答案.txt
├── 第2章
│   ├── 习题程序
│   │   └── code
│   │       └── 第2题 课后习题.py
│   └── 示例程序
│       ├── code
│       │   ├── 2.1 函数与极限.py
│       │   ├── 2.2 导数与微分.py
│       │   ├── 2.3 微分中值定理与导数的应用.py
│       │   └── 2.4 不定积分与定积分.py
│       └── data
├── 第3章
│   ├── 习题程序
│   │   ├── code
│   │   │   └── 第3题 课后习题.py
│   │   └── data
│   │       └── 收视人数.csv
│   └── 示例程序
│       ├── code
│       │   ├── 3.1 数据分布特征的统计描述.py
│       │   ├── 3.2 概率与概率分布.py
│       │   └── 3.3 参数估计与假设检验.py
│       └── data
│           └── salary.csv
├── 第4章
│   ├── ~$章 课后习题.docx
│   ├── 习题程序
│   │   └── code
│   │       └── 第4题 课后习题.py
│   └── 示例程序
│       ├── code
│       │   ├── 4.1 行列式.py
│       │   ├── 4.2 矩阵及其运算.py
│       │   └── 4.3 矩阵的特征分解与奇异值分解.py
│       └── data
├── 第5章
│   ├── 习题程序
│   │   └── code
│   │       └── 第5题 课后习题.py
│   └── 示例程序
│       ├── code
│       │   ├── 5.1 数值计算的基本概念.py
│       │   ├── 5.2 插值方法.py
│       │   ├── 5.3 函数逼近与拟合.py
│       │   └── 5.4 非线性方程(组)求根.py
│       ├── data
│       └── tmp
│           ├── Newton插值sin函数.png
│           ├── 纤维线性拟合1.png
│           ├── 纤维线性拟合2.png
│           └── 含噪声曲线拟合.png
└── 第6章
    ├── 习题程序
    │   ├── code
    │   │   └── 第6题 课后习题.py
    │   └── data
    │       ├── hewith.xlsx
    │       ├── point.xlsx
    │       └── social.xlsx
    └── 示例程序
        ├── code
        │   ├── 6.1 回归分析.py
        │   ├── 6.2 判别分析.py
        │   ├── 6.3 聚类分析.py
        │   ├── 6.4 主成分分析.py
        │   ├── 6.5 因子分析.py
        │   └── 6.6 典型相关分析.py
        ├── data
        │   ├── basketball.csv
        │   ├── blood.csv
        │   ├── fire.csv
        │   ├── random.csv
        │   ├── sport.csv
        │   ├── student.csv
        │   └── study.csv
        └── tmp
            ├── K-Means聚类法聚类结果.png
            ├── cancha_mat_fm.csv
            ├── cancha_mat_pcm.csv
            ├── cor_mat.csv
            ├── defen.csv
            ├── 类平均法聚类结果1.png
            ├── 类平均法聚类结果2.png
            ├── 最短距离法聚类结果.png
            ├── 最长距离法聚类结果1.png
            └── 最长距离法聚类结果2.png

35 directories, 53 files