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资源介绍
数据科学的数学基础
Ch1.概述以及预备知识
Ch2.序列极限
Ch3.函数极限与连续函数
Ch4.导数
Ch5.微分与高阶微分
Ch6.泰勒公式
Ch7.不定积分
Ch8.定积分
Ch9.多元微分学（上）
Ch10.线性代数
Ch11.最优化
Ch12.补充
数据科学的概率基础
第1章 事件与概率
第2章 条件概率与统计独立性
第3章 随机变量与分布函数
第4章 数字特征与特征函数
第5章 极限定理
第6章 随机过程
第7章 随机模拟
数据科学的统计基础
Ch1.统计量与抽样分布
Ch2.点估计
Ch3.区间估计
Ch4.假设检验
Ch5.分布的检验
Ch6.Bayes统计与统计判决理论
Ch7.非参数估计
Ch8.抽样调查
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