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    推荐一个大数据学习群 119599574晚上20:10都有一节【免费的】大数据直播课程,专注大数据分析方法,大数据编程,大数据仓库,大数据案例,人工智能,数据挖掘都是纯干货分享,
    
    1、学科知识:从数据分析涉及到的专业知识点上看,主要是这些:
    
    (1)统计学:参数检验、非参检验、回归分析等
    
    (2)数学:线性代数、微积分等
    
    (3)社会学:主要是一些社会学量化统计的知识,如问卷调查与统计分析;还有就是一些社会学的知识,这些对于从事营销类的数据分析人员比较有帮助
    
    (4)经济金融:如果是从事这个行业的数据分析人员,经济金融知识是必须的,这里就不多说了
    
    (5)计算机:从事数据分析工作的人必须了解你使用的数据是怎么处理出来的,要了解数据库的结构和基本原理,同时如果条件充足的话,你还能有足够的能力从数据库里提取你需要的数据(比如使用SQL进行查询),这种提取数据分析原材料的能力是每个数据从业者必备的。此外,如果要想走的更远,还要能掌握一些编程能力,从而借住一些专业的数据分析工具,帮助你完成工作。
    ……好好学习,虽然累,但是要坚持!
    
    2、软件相关:从事数据分析方面的工作必备的工具是什么
    
    (1)数据分析报告类:Microsoft Office软件等,如果连excel表格基本的处理操作都不会,连PPT报告都不会做,那我只好说离数据分析的岗位还差的很远。现在的数据呈现不再单单只是表格的形式,而是更多需要以可视化图表去展示你的数据结果,因此数据可视化软件就不能少,BDP个人版、ECharts等这些必备的,就看你自己怎么选了。
    
    (2)专业数据分析软件:Office并不是全部,要从在数据分析方面做的比较好,你必须会用(至少要了解)一些比较常用的专业数据分析软件工具,比如SPSS、SAS、Matlab等等,这些软件可以很好地帮助我们完成专业性的算法或模型分析,还有高级的python、R等。
    
    (3)数据库:hive、hadoop、impala等数据库相关的知识可以学习;
    
    (3)辅助工具:比如思维导图软件(如MindManager、MindNode Pro等)也可以很好地帮助我们整理分析思路。
    最重要的是:理论知识+软件工具+数据思维=数据分析基础,最后要把这些数据分析基础运用到实际的工作业务中,好好理解业务逻辑,真正用数据分析驱动网站运营、业务管理,真正发挥数据的价值。
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  • 其实笼统地说大数据原理和基础都在数学这边,当然有很多偏应用和软件使用的技术,例如“深度学习调参”等,这些报个培训速成班就能学会的技术含量不那么高的东西,不在讨论范围内。 这里要讨论的,是如何系统的...

    其实笼统地说大数据原理和基础都在数学这边,当然有很多偏应用和软件使用的技术,例如“深度学习调参”等,这些报个培训速成班就能学会的技术含量不那么高的东西,不在讨论范围内。

    这里要讨论的,是如何系统的学习,然后自己能编出这机器学习或深度学习的程序或软件。我想,这才能称为一个合格的机器学习、数据科学家。

    所以您准备好了吗?

    大数据入门基础

    1, 微积分(求导,极限,极值)和线性代数(矩阵表示、矩阵运算、特征根、特征向量)是基础中的基础,某篇图像分割1w+引用的神文核心思想便就求解构造矩阵的特征向量;

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    2, 数据处理当然需要编程了,因此C/C++/Python任选一门(推荐Python,因为目前很多库和Library都是用python封装),数据结构可以学学,让你编程更顺手更高效,但是编程不是数据处理的核心。

    当然了,楼主所在的图像处理界,熟练使用matlab或者Python调用opencv库是必要条件,但是again他们只是工具,业余时间自学,多练练就没问题。有同学问用R行不行,补充一点,用什么编程语言很大部分取决于你的核心算法会调用什么已有的库函数,比如楼主的科研里面核心算法往往是MIP(混合整数规划)问题需要调用Cplex或Gurobi库函数,因此C/C++/Python/Java这些和Cplex接口良好的语言都可以拿来用,这时候R就别想了。(更新:最新Gurobi版本支持R)

    另外虽然图像处理界一些open-source的code都用C++写的,但是鉴于使用方便都会提供Python的接口,因此需要用到这些code的话,用Python调用比较方便;但是,如果是高阶骨灰级玩家,需要修改甚至自己写源代码,那么还是推荐C/C++,因为他们的速度最快。

    3,算法

    通常高校都会有算法类的课程,会概述各类算法的基础和应用,其中包括:精确算法、近似算法、启发式算法、演化算法、递归算法、贪婪算法等待,还有各类优化算法。

    算法非常核心,想必大家都听说过算法工程师这个职位。所以,我就不多赘述啦!

    中级教程

    1,概率论+统计(很多数据分析建模基于统计模型)、统计推断、随机过程等

    2,线性规划+凸优化(或者只学一门叫numerical optimization,统计、机器学习到最后就是求解一个优化问题)、非线性规划等

    3,数值计算、数值线代等

    当年我是在数学系学的这门课,主要是偏微分方程的数值解。

    但我觉得其开篇讲的数值计算的一些numerical issue更为重要,会颠覆一个数学系出身小朋友的三观。(原来理论和现实差距可以这么大!)

    Conditional number, ill-conditioned problem,会让你以后的编程多留个心眼。

     

    恭喜你,到这里,你就可以无压力地学习Machine Learning这门课了(其实机器学习,通篇都是在讲用一些统计和优化来做clustering 和 classification这俩个人工智能最常见的应用)。并且你就会发现,ML课中间会穿插着很多其他课的内容。恩,知识总是相通的嘛,特别是这些跨专业的新兴学科,都是在以往学科的基础上由社会需求发展而来。

    到这里,其实你已经能看懂并且自己可以编写机器学习里面很多经典案例的算法了,比如regression,clustering,outlier detection。

    学到Mid-level,就已经具备绝大部分理论基础了。然后做几个实际项目,就能上手然后就可以“骄傲”的说自己是搞机器学习的人啦,然后就能找到一份工作了。

    但是要读Phd搞机器学习的科研,那么高阶课程真的是必不可少的,而且同一个topic你需要学好掌握好几门课,有时候很可能只是一本书中一个章节里面一小节里讲的算法,你都需要去用心改进他。

    高阶课程

    再高阶的课程,就是比较specific的课程了,可以看你做的项目或者以后的concentration再选择选修,比如:Probabilistic Graphical Models(概率图模型), Integer Programming(整数规划) ,计算机视觉,模式识别,视频追踪,医学图像处理,增强学习,深度学习, 神经网络,自然语言处理,网络信息安全,等等等等。

    深度学习:目前非常火,打败了非常多几十年积累起来的经典方法。

    增强学习:也很火,游戏AI、自动驾驶、机器人等等,它都是核心。

    概率图模型:深度学习之前非常popular的“学习”方法,有严格的数学模型和优美的算法,虽然目前被前俩者盖过了风头,但是依然有它的立足之处。

    再比如有用偏微分方程做图像处理的(比较小众),那么这时候你肯定要去学一下偏微分方程了,大都是以科研为主导的。

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  • 为什么学习线性代数 机器学习中的线性代数 损失函数 正则化 协方差矩阵 支持向量机分类器 降维中的线性代数 主成分分析(PCA) 奇异值分解(SVD) ...

     

    系列目录:

    • 为什么学习线性代数

    • 机器学习中的线性代数

      • 损失函数

      • 正则化

      • 协方差矩阵

      • 支持向量机分类器

    • 降维中的线性代数

      • 主成分分析(PCA)

      • 奇异值分解(SVD)

    • 自然语言处理中的线性代数

      • 词嵌入(Word Embeddings)

      • 潜在语义分析

    • 计算机视觉中的线性代数

      • 图像用张量表示

      • 卷积与图像处理

     

    自然语言处理(NLP)

    由于过去18个月自然语言处理(NLP)取得的各项重大突破,NLP是目前数据科学领域最热门的领域。

    让我们看一下NLP中线性代数的几个有趣的应用。这应该有助于引起你的思考!

    7. 图嵌入
    机器学习算法不适用于原始文本数据,因此我们需要将文本转换为一些数字和统计特征来创建模型输入。文本数据有着很多工程性特征可以利用,例如

    1. 文本的元属性,如:“字数”,“特殊字符数”等。

    2. 使用“词性标签”和“语法关系”(如专有名词的数量)等文本数据NLP属性

    3. 词向量符号或词嵌入(Word Embeddings)

    词嵌入(Word Embeddings)是自然语言处理(NLP)中语言模型与表征学习技术的统称。概念上而言,它是指把一个维数为所有词的数量的高维空间嵌入到一个维数低得多的连续向量空间中,每个单词或词组被映射为实数域上的向量。这些表示是通过在大量文本上训练不同的神经网络而获得的,这些文本被称为语料库。它们还有助于分析单词之间的句法相似性:

    640?wx_fmt=png

    Word2VecGloVe是两种流行词嵌入工具。

    在使用Word2Vec进行一些轻度预处理后,我在莎士比亚语料库(https://norvig.com/ngrams/shakespeare.txt)上训练了我的模型,并获得了“世界”这个词的词嵌入(word embedding):

    640?wx_fmt=jpeg

    太酷了!但更令人惊喜的是我从中为“词汇”绘制下图,可以观察到语法相似的单词更加接近了。我在图中圈出了一些这样的词汇。虽然结果并不完美,但它们仍然非常惊人:

    640?wx_fmt=png

    8. 潜在语义分析(LSA)

    当你听到这组词语时- “王子,王室,国王,贵族”,你首先想到的是什么?这些不同的词几乎都是同义词。

    现在,考虑以下句子:

    • The pitcher of the Home team seemed out of form (主队的“投手”似乎不合格)

    • There is a pitcher of juice on the table for you to enjoy(桌子上有一“罐”果汁供您享用)

    “pitcher”这个词基于两个句子语境分别有不同的含义。 这意味着第一句中的“棒球运动员”和第二句中的“一罐果汁”。

    这些单词对于我们人类来说很容易通过多年的语言经验来理解。但是对于机器呢?在这里,NLP概念--主题模型将发挥作用:

    640?wx_fmt=png

    主题模型是一种实现在各种文本文档中查找主题的无监督技术。这些主题只不过是相关单词的集群,每个文档可以有多个主题。主题模型输出多种主题,以及它们在每个文档中的分布与它包含的各种单词的频率。

    潜在语义分析(LSA)或潜在语义索引是主题建模的技术之一。它也是奇异值分解(SVD)的另一种应用。

    潜在意味着'隐藏'。正如其名称一样,LSA试图通过利用单词周围的上下文从文档中捕获隐藏的主题。

    LSA的实现步骤简要介绍如下:

    • 首先,为您的数据生成Document-Term矩阵

    • 使用SVD将矩阵分解为3个矩阵:

    • 文档主题矩阵

    • 主题重要性对角矩阵

    • 主题词矩阵

    • 根据主题的重要性截断矩阵

    计算机视觉(CV)

    深度学习的另一个领域--计算机视觉正在蓬勃发展。如果您希望将技能组扩展到表格数据之外,那么请学习如何处理图像。

    接着梳理下边几个概念将有助于拓宽目前对机器学习的理解,对cv相关岗位的面试也有一定的帮助。

    9. 图像表示为张量
    您如何理解Computer Vision(计算机视觉)中的“vision”这个词?显然,计算机不能够像人类那样处理图像。就像我之前提到的,机器学习算法需要使用数字特征进行学习。

    数字图像由被称为“像素”的小不可分割单元组成。如下图:

    640?wx_fmt=png

    这个数字零的灰度图像由8×8=64个像素组成。每个像素的值在0到255的范围内。值0表示黑色像素,255表示白色像素。

    进一步来看,mxn灰度图像可以由具有m行和n列的2D矩阵表示,其中每个单元格包含相应的像素值:

    640?wx_fmt=png

    那么彩色图像呢?彩色图像通常存储在RGB通道中。每个图像可以被认为是由三个2D矩阵表示,相对应每个R,G和B通道各一个。R通道中的像素值0表示红色的零强度,255表示红色的全强度。

    然后,对应到图像中,则每个像素值是三个通道中相应值的组合:

    640?wx_fmt=png

     

    640?wx_fmt=png

    实际上,不是使用3个矩阵而是使用张量来表示图像,张量是广义的n维矩阵。对于RGB图像,使用三阶张量来表示。想象一下,正如三个二维矩阵一个接一个堆叠:

    640?wx_fmt=jpeg

    10. 卷积与图像处理

    2D卷积是图像处理中非常重要的操作。实现步骤如下:

    1. 从一个小的权重矩阵开始,称为内核(kernel)或滤波器(filter)

    2. 在2D输入数据上滑动此内核,执行逐元素乘法

    3. 添加获得的值并将总和放在单个输出像素中

      640?wx_fmt=gif

    该功能虽然看起来有点复杂,但它广泛应用于各种图像处理操作中。如:锐化、图像模糊(blurring)和边缘检测。我们只需要知道完成任务所需使用的内核(kernel)是哪一个,下面列举了一些常用的内核(kernel):

    640?wx_fmt=jpeg

    大家可以通过此链接(https://drive.google.com/file/d/1aM4otWKSsDz1Rof3LZkY055YkYXeO-vf/view)下载文章中使用的示例图像, 并使用上面的代码和内核(kernel)自己尝试上述图像处理操作。

    640?wx_fmt=png

    这是迄今为止最炫酷的线性代数在数据科学中的应用之一。

    结束笔记

    线性代数在数据科学中无处不在,希望本系列文章列举的这些应用可以激励大家进一步学习了解技术背后的数学知识。同时也希望可以帮大家理清思路和对上述算法有更进一步的认识。

     

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  • 介绍 线性代数与数据科学的关系就像罗宾与蝙蝠侠。这位数据科学忠实的伙伴经常会被大家所忽视,但实际上,它是数据科学主要领域--包括...线性代数是我们所熟知的所用强大机器学习算法的背后核心,同样是数据科学家...

    介绍

    线性代数与数据科学的关系就像罗宾与蝙蝠侠。这位数据科学忠实的伙伴经常会被大家所忽视,但实际上,它是数据科学主要领域--包括计算机视觉(CV)与自然语言处理(NLP)等热门领域的强力支撑。

    数据开发者往往会因为数学太难而尝试避开这个主题。因为有很多现成的数据处理库可以帮助他们避开线性代数这个烦恼。

    这是极其错误的想法。线性代数是我们所熟知的所用强大机器学习算法的背后核心,同样是数据科学家技能的重要组成部分,接下来就让我们一起详细剖析下线性代数在数据科学中的强大应用。

    640?wx_fmt=png

    在本文中,我会详细解释线性代数在数据科学中的十大应用。这些应用大致分为四个领域:

    另外每一个应用还为大家准备了相关的资源,以便感兴趣的同学更进一步了解。

    目录:

    为什么学习线性代数

    我也曾多次问过自己这个问题。当只需导入Python包就可以构建模型时,为什么还要花时间学习线性代数呢?我是这样认为的,线性代数是数据科学的基础之一,假如没有坚实的基础,就无法建造一栋真正的摩天大楼。比如:

    当你希望使用主成分分析(PCA)来减少数据的维数时,如果你不知道算法的机制(数学原理),那么你就无法确定该怎样调整组件,以及会对数据产生什么影响。

    通过对线性代数的理解,可以对机器学习和深度学习算法有更深一层的感悟,而不是将它们视为黑盒子。从而可以选择适当的超参数,建立更好的模型。

    机器学习中的线性代数

    最大的问题是,机器学习在什么地方需要线性代数?让我们看一下非常熟悉的四个应用。

    1. 损失函数

    你需要非常熟悉模型是如何拟合给定的数据(如线性回归模型):

    如何计算预测输出与实际结果的差异?损失函数。

    损失函数是向量范数在线性代数中的应用。范数可以简单地说是向量的量纲。有许多类型的向量范数。

    640?wx_fmt=png

    在这个2D空间中,您可以通过沿x轴行进3个单位然后沿y轴平行移动4个单位(如图所示)到达矢量(3,4)。或者您可以先沿y轴行进4个单位,然后沿x轴行进3个单位。在任何一种情况下,您将共旅行7个单位。

    这个距离是用毕达哥拉斯定理计算的。它是640?wx_fmt=png的平方根,等于5。

    但是,范数如何用于找出预测值与真实值之间的差异?假设预测值存储在向量P中,并且真实值存储在向量E中。P-E是它们之间的差异。P-E的范数就是预测的总损失。

    2. 正则化

    正则化是数据科学中非常重要的概念。它是用来防止模型过拟合的方法。正则化实际上是规范化的另一种应用。

    如果模型在训练时发生了过拟合,模型就会对新数据的预测结果不好,因为模型甚至学习了训练数据中的噪声。它无法预测之前没有训练过的数据。下面的图片揭示了这个思想:

    640?wx_fmt=png

    正则化通过向损失函数添加权重向量来惩罚过于复杂的模型。由于我们希望最小化成本函数,因此需要最小化此范数。正则化的结果是权重向量中无关紧要的部分变为零,防止预测函数过于复杂。

    我们上面讨论的L1和L2范数用于两种类型的正则化:

    3. 协方差矩阵

    双变量分析是数据探索中的重要一步。我们想研究变量对之间的关系。协方差或相关性是用于研究两个连续变量之间关系的度量。

    协方差表示变量之间线性关系的方向。正协方差表示一个变量的增加或减少在另一个变量中同样增加或减少。负协方差表明一个变量的增加或减少同时另一个变量与它相反。

    640?wx_fmt=png

    ia_100002534 (1)

    另一方面,相关性是协方差的标准化值。 相关性值告诉我们线性关系的强度和方向,范围从-1到1。

    您可能会认为这是统计学而非线性代数的概念。好吧,记得我告诉过你线性代数是无处不在的吗?使用线性代数中的转置和矩阵乘法的概念,协方差矩阵有一个非常简洁的表达式:

    640?wx_fmt=jpeg

    其中X是包含所有数字特征的标准化数据矩阵。

    4. 支持向量机分类器

    支持向量机(SVM)是最常见的分类算法之一,经常产生令人印象深刻的结果。它是向量空间概念在线性代数中的应用。

    支持向量机是一种判别分类器,通过查找决策面来工作。它是一种有监督的机器学习算法。

    在此算法中,我们将每个数据项绘制为n维空间中的点(其中n是特征数),每个特征的值是特定坐标的值。然后,通过找到最好的区分两个类的超平面来进行分类,即最大余量,下面的例子中是C.

    640?wx_fmt=png


    超平面是一个子空间,其维数比其对应的向量空间小1,因此它是2D向量空间的直线,3D向量空间的2D平面等等。使用向量范数来计算边界。

     

    但是,如果数据像下面的情况那样该怎样线性分离呢?640?wx_fmt=png

    我们一般认为决策面必须是圆形或椭圆形,但怎么找到它?这里,使用了内核转换的概念。在线性代数中,从一个空间转换到另一个空间的想法非常普遍。

    让我们介绍一个变量640?wx_fmt=png。如果我们沿z轴和x轴绘制数据,就是下面的样子:

    640?wx_fmt=png

    这显然可以通过 z=a 线性分离,其中a是一些正常数。在转换回原始空间时,我们得到640?wx_fmt=png作为决策曲面,这是一个圆圈!

    640?wx_fmt=png

    最后的部分?我们不需要手动添加其他函数。SVM有一种称为内核技巧的技术。阅读有关支持向量机的这篇文章(https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/09/understaing-support-vector-machine-example-code/?utm_source=blog&utm_medium=10-applications-linear-algebra-data-science),了解SVM,内核技巧以及如何在Python中实现它。

    降维

    您将经常使用具有数百甚至数千个变量的数据集。这是行业运作的方式。查看每个变量并确定哪个变量更重要是否切合实际?

    这并没有多大意义。我们需要降低变量的数量来执行任何类型的连贯性分析。这就是为什么减少维数的原因。现在,我们来看看常用的两种降维方法。

    5. 主成分分析(PCA)

    主成分分析(PCA)是一种无监督降维技术。PCA会找到最大方差的方向并沿着它们的投影以减小维度。

    在不深入数学的情况下,这些方向就是数据的协方差矩阵特征向量

    640?wx_fmt=png

    方阵的特征向量是特殊的非零向量,即使在对矩阵应用线性变换(乘法)之后,其方向也不会改变。它们显示为下图中的红色矢量:

    640?wx_fmt=png

    您可以使用scikit-learn包中的PCA类轻松地在Python中实现PCA:

    from sklearn.decomposition import PCA// say you want to reduce to 2 featurespca = PCA(n_components = 2)// obtain transformed datadata_transformed = pca.fit_transform(data)import PCA
    
    // say you want to reduce to 2 features
    pca = PCA(n_components = 2)
    
    // obtain transformed data
    data_transformed = pca.fit_transform(data)
    

    我在sklearn 的Digits(https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/datasets/plot_digits_last_image.html)数据集上应用了PCA - 一组8×8的手写数字图像。我获得的结果相当令人印象深刻。数字看起来很好地聚集在一起:

    640?wx_fmt=png

    参阅我们的12维降维技术综合指南(https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/08/dimensionality-reduction-techniques-python/?utm_source=blog&utm_medium=10-applications-linear-algebra-data-science),并用Python代码深入了解PCA和其他11种降维技术。老实说,这是你可以找到关于这个主题的最好的文章之一。

    6.奇异值分解

    在我看来,奇异值分解(SVD)被低估了,没有进行足够的讨论。这是一种令人惊叹的矩阵分解技术,具有多种应用。我将在以后的文章中尝试介绍其中的一些内容。

    现在,让我们谈谈维度降低中的SVD。具体而言,这称为截断SVD

    以下是在Python中实现截断的SVD的代码(它与PCA非常相似):

    from sklearn.decomposition import TruncatedSVD//减少到2个特征svd = TruncatedSVD(n_features  =  2)//获取转换后的数据data_transformed = svd.fit_transform(data)import TruncatedSVD
    
    //减少到2个特征
    svd = TruncatedSVD(n_features  =  2)
    
    //获取转换后的数据
    data_transformed = svd.fit_transform(data)
    

    在将截断的SVD应用于Digits数据时,我得到了下面的图。您会注意到它不像我们在PCA之后获得的那样集群:

    640?wx_fmt=png

    作为机器学习与数据科学背后的线性代数知识系列开篇,本篇主要介绍了机器学习与数据科学背后的数学技术十大应用之基础机器学习部分与降维部分。涵盖损失函数、正则化、协方差矩阵、支持向量机(SVM)、主成分分析(PCA)与奇异值分解(SVD)背后的线性代数知识。相信这也是各位数据科学爱好者常用的各项技术,希望可以帮大家理清思路和对这些算法有更进一步的认识。

     

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  • 学习一门科学,当我们不知道它有何用时,就会怀疑自己为何而学,那么学习的兴趣就很难持久。 而当我们了解了 何时when 何地where 何人who 为何why用到了它,就会更想要搞明白 这到底是什么what(或者用到了哪一部分...

    学习一门科学,当我们不知道它有何用时,就会怀疑自己为何而学,那么学习的兴趣就很难持久。

    而当我们了解了  何时when 何地where 何人who 为何why 用到了它,就会更想要搞明白 这到底是什么what(或者用到了哪一部分),以及该怎样使用 how 或更好地使用它。

    所以,了解了一些线代的基本概念之后,便忍不住去搜索它在实际生活中的应用场景。

     

    1.计算机图形学中的应用

    计算机上的图形和图像,可以用矩阵表示其信息(包括横纵坐标及颜色),而对图像的变换则可转化为矩阵运算。

    2.经济学中的应用——列昂惕夫投入产出模型

    列昂惕夫因发展了投入产出分析方法及这种方法在经济领域产生和重大作用,而获得诺贝尔经济学奖。

    而列昂惕夫投入产出模型,就借助了矩阵的概念。投入产出分析是研究国民经济各部门间平衡关系所使用的方法。从一般均衡的假定出发,由各部门的产品量的依存关系,得到一个技术系数表(表示每一部门的产品总量与它生产这个总量所需其他部门的产品量的比例,类似于转移矩阵),从而推断想要得到某一产出时,需要的投入,最终计算为满足社会上一定的“最终消费”(即个人及政府消费、投资和输出)所需生产的各种产品总量,并预测国民经济发展的前景。

    {总产出x}={中间需求}+{最终需求d} 

    Reference:

    1.《 线性代数及其应用 (原书第4版)》—— 2.7 计算机图形学中的应用 https://yq.aliyun.com/articles/90588

    2.《 线性代数及其应用 (原书第4版)》—— 2.6 列昂惕夫投入产出模型  https://yq.aliyun.com/articles/90532 

     

     

     

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  • 欢迎扫描二维码关注微信公众号 深度学习与数学   [每天获取免费的大数据、AI等相关的学习资源、经典和最新的深度学习相关的论文研读,算法和其他互联网技能的学习,概率论、线性代数等高等数学知识的回顾] ...
  • 第一步当然是询问“我怎么学习数据科学”,这个问题的答案往往是一长串的课程和书籍阅读,从线性代数到统计数据,这几年我也是这样学习过来的。我没有编程背景,但我知道我喜欢处理数据。 ...
  • 数学,我们从小就开始学习,一直在跟各种数据打交道,各种公式等等,是大数据学习的必备技术之一。 英语,对于大数据技术文章,比较先进的还是外文比较多,需要一定的英语基础,当然了翻译软件是个好东西,但必要的...
  • 大数据时代

    2018-08-18 12:10:01
    这个时代是大数据时代,也是大数据人才稀缺的...大数据的就业领域是很宽广的,不管是科技领域,还是食品产业,零售业等等,都是需要大数据人才进行大数据的处理,以提供更好的用户体验,以及优化库存,降低成本,预...
  • 线性代数系列视频由汤家凤教授全程讲授,在此致谢汤家风老师 的辛勤付出!也预祝各位同学考研成功!数学功底好的同学的也可以一起来学习大数据!开启大数据人工智能之旅!031 矩阵关系专题之等价、相似、合同忍耐...
  • 可以带在身边的线性代数(同济、高教出版社)课本,高清带目录,有标签。
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