全书大部分章节紧扣实际需求展，不堆积知识，着重于解决问题时思路的启发与方案的实施，帮助读者真正理解与消化大数据数学基础。 书中案例全部源于企业真实项目，可操作性强，引导读者融会贯通，并提供源代码等相关学习资源，帮助读者快速掌握大数据相关技能。
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6.2
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内容提要
大数据专业系列图书编写委员会
前言
第1章 绪论
1.1 大数据与数学
1.2 数学与R语言
小结
课后习题
第2章 微积分基础
2.1 函数与极限
2.2 导数与微分
2.3 微分中值定理与导数的应用
2.4 不定积分与定积分
小结
课后习题
第3章 线性代数基础
3.1 矩阵及其运算
3.2 矩阵的特征分解与奇异值分解
小结
课后习题
第4章 概率论与数理统计基础
4.1 数据分布特征的统计描述
4.2 随机事件及其概率
4.3 随机变量与概率分布
4.4 随机变量的数字特征
4.5 参数估计与假设检验
小结
课后习题
第5章 数值计算基础
5.1 数值计算的基本概念
5.2 插值法
5.3 函数逼近与拟合
5.4 非线性方程（组）求根
小结
课后习题
第6章 多元统计分析
6.1 回归分析
6.2 聚类分析
6.3 判别分析
6.4 主成分分析
6.5 因子分析
6.6 典型相关分析
小结
课后习题
附录I t分布表
附录II F分布表
参考文献
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