人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。实则,大数据在物理学、生物学、环境生态学等学科领域,以及在军事、金融、通信等行业已有些时日,只是由于近年来的互联网和信息行业采用了大数据技术,使得这一名词的曝光度有所提高,变得火热起来。本节通过介绍大数据的定义与数学各分支在...
一、实验目的及要求 掌握微积分中常用函数及其性质。 掌握一元函数的微分与积分,包括导数的概念及各种求导法则、微分及其应用、微积分学的基本定理。 二、实验主要内容 1、利用Python的SymPy库中的函数求下列极限。 (1) from sympy import * x = symbols('x') y = (x**3-...
全书共6章:第1章介绍了大数据与数学、数学与Python的关系;第2章介绍了微积分的基础知识,包括极限、导数、微分、不定积分与定积分等;第3章介绍了概率论与数理统计的基础知识,包括数据分布特征、概率与概率分布、参数估计、假设检验等;第4章介绍了线性代数的基础知识,包括行列式、矩阵的运算和特征分解、奇异值分解;...
1、已知等差序列中前 项的和为 假设等差序列 的前 项 的和为 30,前 项的和为 100,求它的前 根据等差数列求和公式性质:在等差数列中,若 为该数列的前 项和, 为该数列的前 项和, 为该数列的前 项和,则 , , 也为等差数列 又 : 用行列式检验方程是否有解,是否存在a、b满足: 代码如下: import numpy...
三、问题 1.引导性提问引导性提问需要教师根据教材内容和学生实际水平,提出问题,启发引导学生去解决问题,提问,从而达到理解、掌插知识,发展各种能力和提高思想觉悟的目的。(1)大数据是什么?(2)大数据与数学有什么联系? 2.探究性问题 探究性问题需要教师深入钻研教材的基础上精心设计,提问的角度或者在引导性提问的基础...
课后习题 47 第3章 概率论与数理统计基础 49 3.1 数据分布特征的统计描述 49 3.1.1 集中趋势度量 49 3.1.2 离散趋势度量 57 3.1.3 偏度与峰度的度量 62 3.2 概率与概率分布 65 3.2.1 随机事件及其概率 65 3.2.2 随机变量与概率分布 69 3.2.3 随机变量的数字特征 75 ...
全书共6章:第1章介绍了大数据与数学、数学与Python的关系;第2章介绍了微积分的基础知识,包括极限、导数、微分、不定积分与定积分等;第3章介绍了概率论与数理统计的基础知识,包括数据分布特征、概率与概率分布、参数估计、假设检验等;第4章介绍了线性代数的基础知识,包括行列式、矩阵的运算和特征分解、奇异值分解;...
全书共6章:第1章介绍了大数据与数学、数学与Python的关系;第2章介绍了微积分的基础知识,包括极限、导数、微分、不定积分与定积分等;第3章介绍了概率论与数理统计的基础知识,包括数据分布特征、概率与概率分布、参数估计、假设检验等;第4章介绍了线性代数的基础知识,包括行列式、矩阵的运算和特征分解、奇异值分解;...
《大数据数学基础(Python语言描述)》 课程教案 第6章 多元统计分析 课程名称:大数据数学基础(Python语言描述) 课程类别: 适用专业: 总学时: 总学分: 本章学时: 一、材料清单 (1) 《大数据数学基础(Python语言描述)》教材。 (2) 配套PPT。 (3) 引导性提问。 (4) 探究性问题。 (5) 拓展性问题。 二、教学...
•Volume：采集，存储和计算的数据量都非常大 •Velocity：数据增长速度快，处理速度也快，时效性要求高•Variety：种类和来源多样化•Value：数据价值密度相对较低•Veracity：数据的准确性和可信赖度，即数据的质量 Volume大量 Velocity高速 Value低价值密度 Variety多样 Veracity真实 数学在大数据领域的作用 ➢...