具体描述
《普通高等教育"十一五"国家级规划教材•高等数学模块化系列教材•应用数学基础》是“高等数学模块化系列教材”之一，适合于高职类本科经济管理、理工类各专业的公共课教材，也可以作为专升本的复习资料。 《普通高等教育"十一五"国家级规划教材•高等数学模块化系列教材•应用数学基础》共分为六章：第1章向量与空间解析几何；第2章二元函数微分学； 第3章二元函数积分学；第4章微分方程；第5章无穷级数；第6章矩阵的特征值和特征向量。书中小字部分为补充内容，供学生自学之用；每节后面都有练习题，每章后面附有复习题，帮助学生复习巩固所学知识。此外《普通高等教育"十一五"国家级规划教材•高等数学模块化系列教材•应用数学基础》最后附有数学试验(介绍MATLAB的一些基本应用)和习题参考答案。 《普通高等教育"十一五"国家级规划教材•高等数学模块化系列教材•应用数学基础》第1章、第6章由周念编写，第2章、第3章、第4章由单一峰编写，第5章由阳军编写。
书籍简介：《计算思维与数据科学导论》 面向当代信息洪流的思维工具箱 在当今这个由数据驱动、算法塑造的时代，传统的知识获取与问题解决模式正面临前所未有的挑战。我们需要的不仅仅是特定学科的知识储备，更是一种能够有效处理复杂信息、识别底层规律、并设计高效解决方案的思维框架。《计算思维与数据科学导论》正是这样一本旨在为读者构建核心认知工具箱的著作。它并非聚焦于某一门具体的应用数学分支，而是致力于将计算的本质、数据的价值以及科学的严谨性融合成一套可操作的方法论。 本书的定位是作为一座桥梁，连接基础的逻辑推理能力与前沿的数据科学实践。我们深知，无论是进行商业决策、科学研究，还是优化工程流程，其核心都离不开对“问题结构化”和“信息量化”的能力。因此，本书从最基础的计算思维出发，逐步引导读者进入数据世界的广阔领域。 --- 第一部分：计算思维的基石——逻辑、抽象与算法设计 本部分是全书的理论基础，旨在培养读者像计算机科学家一样思考的能力，这是一种强大的、跨学科的解决问题的思维范式。 1.1 问题的拆解与抽象：世界建模的艺术 计算思维的核心在于“抽象”。我们首先探讨如何从现实世界中复杂、模糊的问题中剥离出关键要素，建立可计算的模型。这涉及对“状态”、“过程”和“不变量”的识别。我们通过大量的实例——从简单的日程安排到复杂的供应链优化——来阐释如何将现实世界的限制和目标转化为数学或逻辑上的清晰定义。这不仅仅是数学建模的入门，更是对“如何清晰定义问题”的深度探讨。 1.2 算法思维：效率与可行性的权衡 算法是解决问题的步骤序列。本章将深入剖析算法设计的基本范式，包括分治法、贪心算法、动态规划等核心思想。我们强调的重点在于效率分析，即如何使用大O表示法来衡量算法在时间和空间上的性能。读者将学习理解为什么一个看似正确的算法可能在实际应用中因效率低下而不可行，并掌握如何根据问题规模选择最合适的算法策略。 1.3 流程控制与递归：自我引用的力量 递归不仅是编程技巧，更是一种强大的数学和逻辑推理工具。本节详细讲解了递归的原理、基线条件的重要性以及其与迭代的相互转换。通过斐波那契数列、分形几何的初步探讨，读者将领略到通过简洁的自我引用来解决复杂问题的优雅性。同时，我们将讨论如何使用布尔代数和逻辑门来理解计算的底层结构，为后续的数据处理打下坚实的逻辑基础。 --- 第二部分：数据之海的导航——描述性统计与数据结构 在理解了如何思考之后，本部分将聚焦于如何组织、描述和理解我们所面对的海量信息——数据本身。 2.1 数据类型与组织结构 数据并非铁板一块。本章细致区分了定性数据与定量数据，以及离散与连续变量。更重要的是，我们引入了数据结构的概念，探讨了数组、链表、树和图等基本结构在数据存储和检索中的作用。理解数据的物理组织方式，对于后续的数据操作和算法效率至关重要。我们着重分析了关系型数据（如表格）的内在逻辑。 2.2 描述性统计：数据的肖像画 在没有进行复杂推断之前，我们需要先“看清”数据。本节内容全面覆盖了描述性统计的核心工具：集中趋势（均值、中位数、众数）和离散程度（方差、标准差、四分位数）。我们特别关注数据的可视化表达，如直方图、箱线图和散点图，并强调了如何通过这些图形工具识别数据的偏态、峰度和异常值。这里的重点在于培养对数据分布的直觉判断，而非复杂的公式推导。 2.3 概率基础：不确定性下的决策 现实世界充满了不确定性。本书引入了必要的概率论知识，但侧重于其实用性：条件概率、贝叶斯定理的基本应用。我们探讨了如何利用概率来量化风险和评估事件发生的可能性，这对于理解随机性在计算过程中的作用至关重要。 --- 第三部分：从数据到洞察——数据处理与初步分析技术 本部分开始将计算思维应用于实际的数据处理流程，侧重于数据清洗、转换和初步的探索性分析（EDA）。 3.1 数据清洗与预处理：质量是分析的前提 “垃圾进，垃圾出”是数据科学中的铁律。本章详细介绍了处理真实世界数据时遇到的常见问题：缺失值处理策略（插补与删除）、异常值检测与平滑、数据格式的标准化与转换。我们探讨了如何通过逻辑判断和统计方法来决定最佳的清洗路径，确保后续分析的可靠性。 3.2 特征工程的艺术：构建有效输入 数据分析的质量往往取决于输入特征的质量。本节聚焦于特征构造，即如何从原始数据中提取或组合出更有信息量的变量。例如，如何将时间戳分解为“星期几”、“是否为节假日”等分类特征，或者如何进行数据的归一化和标准化，以适应不同尺度的分析模型。 3.3 探索性数据分析（EDA）的实践流程 EDA是一种科学的试探过程。本书提供了一套结构化的EDA流程，包括：单变量分析、双变量关系探索（相关性分析）以及多变量视角下的初步洞察。读者将学习如何提出并检验关于数据间相互关系的初步假设，为构建更复杂的预测模型奠定坚实的基础。 --- 结语：计算思维作为终身技能 《计算思维与数据科学导论》旨在提供一套普适性的思维工具，而非某一时兴的特定软件操作指南。掌握了这些基础的逻辑结构、数据组织方式以及问题解决流程，读者便能更有效地学习任何新兴的统计模型、机器学习算法或专业领域的计算方法。本书所构建的知识体系，是应对未来技术变革，持续学习和解决复杂问题的核心竞争力所在。它教导的不是“是什么”，而是“如何思考”和“如何构建”。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 onlinetoolsland.com All Rights Reserved. 本本书屋 版权所有