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  • Python数据分析需要学习哪方面的数学知识发布时间:2020-11-13 13:50:18来源:亿速云阅读:89作者:小新这篇文章将为大家详细讲解有关Python数据分析需要学习哪方面的数学知识,小编觉得挺实用的,因此分享给大家做...

    Python数据分析需要学习哪方面的数学知识

    发布时间:2020-11-13 13:50:18

    来源:亿速云

    阅读:89

    作者:小新

    这篇文章将为大家详细讲解有关Python数据分析需要学习哪方面的数学知识,小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

    因为不知道所学的数学知识到底有什么用。对于IT公司的研发人员来说,他们在进入大数据相关岗位前,总是觉得要先学点数学,但是茫茫的数学世界,哪里才是数据技术的尽头?

    一谈到数据技术,很多人首先想到的是数学,大概是因为数字在数学体系中稳固的位置吧,这也是理所当然的。本文对数据技术的数学基础这个问题进行一些探讨。

    我们知道数学的三大分支,即代数、几何与分析,每个分支随着研究的发展延伸出来很多小分支。在这个数学体系中,与大数据技术有密切关系的数学基础主要有以下几类。(关于这些数学方法在大数据技术中的应用参见《互联网大数据处理技术与应用》一书, 2017,清华大学出版社)

    (1)概率论与数理统计

    这部分与大数据技术开发的关系非常密切,条件概率、独立性等基本概念、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、方差分析及回归分析、随机过程(特别是Markov)、参数估计、Bayes理论等在大数据建模、挖掘中就很重要。大数据具有天然的高维特征,在高维空间中进行数据模型的设计分析就需要一定的多维随机变量及其分布方面的基础。Bayes定理更是分类器构建的基础之一。除了这些这些基础知识外,条件随机场CRF、隐Markov模型、n-gram等在大数据分析中可用于对词汇、文本的分析,可以用于构建预测分类模型。

    当然以概率论为基础的信息论在大数据分析中也有一定作用,比如信息增益、互信息等用于特征分析的方法都是信息论里面的概念。

    (2)线性代数

    这部分的数学知识与数据技术开发的关系也很密切,矩阵、转置、秩 分块矩阵、向量、正交矩阵、向量空间、特征值与特征向量等在大数据建模、分析中也是常用的技术手段。

    在互联网大数据中,许多应用场景的分析对象都可以抽象成为矩阵表示,大量Web页面及其关系、微博用户及其关系、文本集中文本与词汇的关系等等都可以用矩阵表示。比如对于Web页面及其关系用矩阵表示时,矩阵元素就代表了页面a与另一个页面b的关系,这种关系可以是指向关系,1表示a和b之间有超链接,0表示a,b之间没有超链接。著名的PageRank算法就是基于这种矩阵进行页面重要性的量化,并证明其收敛性。

    以矩阵为基础的各种运算,如矩阵分解则是分析对象特征提取的途径,因为矩阵代表了某种变换或映射,因此分解后得到的矩阵就代表了分析对象在新空间中的一些新特征。所以,奇异值分解SVD、PCA、NMF、MF等在大数据分析中的应用是很广泛的。

    (3)最优化方法

    模型学习训练是很多分析挖掘模型用于求解参数的途径,基本问题是:给定一个函数f:A→R,寻找一个元素a0∈A,使得对于所有A中的a,f(a0)≤f(a)(最小化);或者f(a0)≥f(a)(最大化)。优化方法取决于函数的形式,从目前看,最优化方法通常是基于微分、导数的方法,例如梯度下降、爬山法、最小二乘法、共轭分布法等。

    (4)离散数学

    离散数学的重要性就不言而喻了,它是所有计算机科学分支的基础,自然也是数据技术的重要基础。这里就不展开了。

    最后,需要提的是,很多人认为自己数学不好,数据技术开发应用也做不好,其实不然。要想清楚自己在大数据开发应用中充当什么角色。参考以下的大数据技术研究应用的切入点,上述数学知识主要体现在数据挖掘与模型层上,这些数学知识和方法就需要掌握了。

    当然其他层次上,使用这些数学方法对于改进算法也是非常有意义的,例如在数据获取层,可以利用概率模型估计爬虫采集页面的价值,从而能做出更好的判断。在大数据计算与存储层,利用矩阵分块计算实现并行计算。

    关于Python数据分析需要学习哪方面的数学知识就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,可以学到更多知识。如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看到。

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  • 通常算法工程师分为两类,一类是算法设计,一类是做算法...具备扎实的数学基础是做算法工程师的基本要求,计算机软件问题说到底就是算法问题,所以算法设计往往是设计的核心。通常做大数据、人工智能方面的程序员...

    通常算法工程师分为两类,一类是算法设计,一类是做算法实现。目前在大数据、人工智能领域还是比较缺算法工程师的,一方面算法工程师的培养周期较长,另外一方面由于本科的知识结构满足不了算法工程师的要求,所以基本上算法工程师都是研究生毕业的较多,这就导致人才比较短缺。

    具备扎实的数学基础是做算法工程师的基本要求,计算机软件问题说到底就是算法问题,所以算法设计往往是设计的核心。通常做大数据、人工智能方面的程序员都需要具备一定的数学基础,比如线性代数、概率论都是基本的要求,但是做算法设计工程师则要求要高得多。

    目前大部分公司的算法工程师既做算法设计的事情又做算法实现的事情,算法实现目前大多数人都会选择使用Python,因为Python方便。当然也有分开的,做算法设计的不管实现,需要算法实现工程师与其配合。

    目前,算法工程师的招聘一般都从研究生里面选拔,主要还是看研究生阶段的研究方向是否与招聘岗位要求一致。还有一部分算法工程师是企业自身培养的,经过大量的实际项目锤炼出来的,这部分算法工程师虽然可能存在知识结构不足的问题,但是实际解决问题的能力都比较强。

    算法工程师目前的专业比较集中在计算机、数学(尤其是计算数学专业)、统计、金融等专业,主要还是这些专业的知识结构比较适合从事算法设计的工作。

    算法工程师的发展空间比较大,有不少公司的技术专家甚至是首席科学家都曾经做过算法工程师的岗位,所以对算法感兴趣的程序员可以往这个方向努力一下。

    我的研究方向是大数据和人工智能,我在头条上也陆续写了一些这方面的科普文章,感兴趣的朋友可以关注我的头条号,相信一定会让你有所收获。

    如果有大数据方面的问题,也可以咨询我。

    谢谢!

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  • Python数学建模

    2021-02-05 16:27:02
    python对于数学建模来说,是个非常的选择。python中有非常著名的科学计算三剑客库:numpy,scipy和matplotlib,三者基本代替MATLAB的功能,完全能够应对数学建模任务。下面列举几个python解决数学建模的例子:线性....

    数学建模中,大多数人都在用MATLAB,但MATLAB不是一门正统的计算机编程语言,而且速度慢还收费,最不能忍受的就是MATLAB编辑器不支持代码自动补全。python对于数学建模来说,是个非常好的选择。python中有非常著名的科学计算三剑客库:numpy,scipy和matplotlib,三者基本代替MATLAB的功能,完全能够应对数学建模任务。

    下面列举几个python解决数学建模的例子:

    线性规划问题的求最大最小值问题

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    max: z = 4x1 + 3x2

    st:      2x1 + 3x2<=10

    x1 + x2 <=8

    x2 <= 7

    x1,x2 > 0

    from scipy.optimize import linprog

    c = [4,3]        #默认linprog求解的是最小值,若求最大值,此处c取反即可得到最大值的相反数。

    A = [[2,3],[1,1]]

    b = [10,8]

    x1_bounds = [0,None]

    x2_bounds =[0,7]

    res = linprog(c,A,b,bounds=(x1_bounds,x2_bounds))

    多项式的最小二乘法曲线拟合

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    import numpyas np

    import matplotlib.pyplotas plt

    x = np.arange(1990,1997,1)

    y = np.array([70 ,122 ,144 ,152, 174, 196, 202])

    z1 = ployfit(x,y,1)  #之前画过原始数据,数据走向为ax+b类型。故采用一次多项式拟合

    p1 = np.ploy1d(z1)

    yvalue = p1(x)

    plt.plot(x,y,'*',label ='原始数据')

    plt.plot(z1,yvalue,label ='拟合曲线')

    plt.xlabel('x axis')

    plt.ylabel('y axis')

    plt.legend(loc = 4 )

    plt.tittle('多项式拟合')

    plt.show()

    方程求导

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    from __future__ import print_function

    from __future__ import division

    import numpyas np

    import scipyas sp

    import scipy.misc

    def f(x):return 2*x*x + 3*x + 1

    print(sp.misc.derivative(f, 2))

    求不定积分

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    from __future__ import print_function

    from __future__ import division

    import numpyas np

    import scipyas sp

    import scipy.integrate

    f = lambda x : x**2

    print(sp.integrate.quad(f, 0, 2))

    print(sp.integrate.fixed_quad(f, 0, 2))

    求解非线性方程组

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    from __future__ import print_function

    from __future__ import division

    import numpyas np

    import scipyas sp

    import scipy.optimize

    def f(x):

    return [5*x[1] + 3, 4*x[0]*x[0], x[1]*x[2] - 1.5]

    ans = sp.optimize.fsolve(f, [0, 0, 0])

    print(ans)

    print(f(ans))

    求解线性方程组

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    from __future__ import print_function

    from __future__ import division

    import numpyas np

    import scipyas sp

    import matplotlib.pylabas plt

    import scipy.linalg

    a = np.array([[1, 3, 5], [2, 5, 1], [2, 3, 8]])

    b = np.array([10, 8, 3])

    print(sp.linalg.solve(a, b))

    #print(sp.linalg.inv(a).dot(b))

    标签: 无

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  • 没有绝对的答案,学不学Python,完全因人而异,就算是计算机专业的学生,也没有说一定必须学Python,每个学计科和软件的人,将来从事的肯定只是一方面,或Python或C或Java或PHP等,但是一般主攻一门语言的人,也多...

    没有绝对的答案,学不学Python,完全因人而异,就算是计算机专业的学生,也没有说一定必须学Python,每个学计科和软件的人,将来从事的肯定只是一方面,或Python或C或Java或PHP等,但是一般主攻一门语言的人,也多多少少会学一些其他编程语言。

    想学就学,不想学也不会有人来像上学那会有老师让背文言文一样按头让你必须学Python。毕竟将来数学老师也不用教孩子们三角函数的同时教怎么编程,不会对本职工作造成什么影响,但是技多不压身嘛,能学的话绝对只有好处没有坏处。

    数学专业的人,如果对编程有些兴趣的话,真的可以学学Python,我前面写过关于学Python还是java的一篇回答:

    另外,其实做老师嘛,除了备课上课外,还会做的一件事情就是学生的成绩单,虽然说会用word和Excel已经够用了,但要是会Python,做各种成绩单成绩分析绝对是分分钟的事情(其实有点杀鸡焉用宰牛刀的意思了),是提高工作效率的必备神器,要不为啥现在学Python的各种课程广告满天飞呢。所以从这个角度来看,如果题主真的有兴趣的话,学学Python也是极好的。

    All in all,要是一点兴趣都没有,不学Python绝对可以,要是有点想学的感觉,从学历专业优势和将来Python带来的影响来说,还是十分有利的。

    展开全文
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