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本书是一本以Python语言为工具，融合数学、信息科学与经济学等多领域知识的交叉学科教材。本书有以下特点： · 将机器学习建模思想分散融入各类数学模型中。例如，将“模型拟合”融入线性回归，将“模型评估”融入逻辑回归，将“核函数”融入支持向量机，将“集成学习”融入决策树????帮助读者体会隐藏于模型背后的机器学习建模核心思想，有效提高学习效率。 · 注重模型原理、代码实现与应用场景的紧密结合。对于每个机器学习模型，先以一个简洁例子引入其应用场景，再通过数学建模介绍算法内在逻辑并辅以核心代码实现，最后结合实际场景展示模型应用效果，达到理论、技术、应用的融会贯通。 · 配备丰富数字资源。各章均配有习题答案、插图原图以及教辅资源，既便于教师备课和授课，也有利于学生课后进一步领会和练习书中内容。此外，
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适读人群 ：本书适合广大的青少年、年轻人学习编程和利用编程学数学。 本书展示了如何应用Python探究高中和大学低年级的数学主题，比如代数、统计、几何、概率以及微积分。你会从简单的项目学起，比如因式分解、二次方程求解，当你掌握了这些基础的知识后，就可以处理更复杂的项目了。 使用本书提供的方法探索数学和编程，将让你的整个数学和计算机科学学习过程变得有趣、实用。 你将从本书学到以下内容： 用统计方法描述数据，用线图、条形图和散点图可视化数据 用程序探究掷硬币、掷骰子和其他概率游戏中的集合理论和概率问题 用Python的符号数学功能解决代数问题 绘制几何图形，探索分形，如Barnsley蕨类植物、Sierpiński三角以及Mandelbrot集 写程序求解导数与积分 本书还提供了有创意的编程挑战以及应用实例，可
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