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数据科学中的数学方法(英文版) 读者对象:本书适合各类读者阅读,包括数学、计算机、生物医学工程、医学影像等相关理工专业的本科生或研究生,以及不具备很强数学、机器学习或医学图像分析背景,但是想要快速补充相关方面的知识,以便在医疗产品或平台中应用的工程师或技术人员。
数据科学是建立在数学之上的。在本书中,我们将涵盖数据科学中广泛使用的数学工具,包括微积分、线性代数、优化、网络分析、概率和微分方程。特别地,本书介绍了一种基于网络分析的新方法,将大数据集成到常微分方程和偏微分方程的框架中进行数据分析和预测。本书中,我们把数学与数据科学中出现的示例和问题相结合,并展示高等数学,特别是数据驱动的微分方程在数据科学中的应用。
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