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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