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《數據分析基礎及模型》共分7章，主要內容包括：第1章介紹了相關的算子理論基本定義和概念；第2章介紹了數據分析的數理統計基礎，包括常用統計分布、分布函數的變換、收斂性、MCMC 采樣、隨機逼近；第3章引入了數據分析中常見的矩陣計算和分解的相關理論和方法；第4章闡述了一些數據分類模型；第5章介紹了流行的降維理論和方法；第6章論述了聚類分析相關理論和算法；第7章討論了在線學習的理論和方法。《數據分析基礎及模型》亦注重算法的Matlab 實現，書中包含了一些算法的Matlab程序。
《數據分析基礎及模型》可作為高等院校計算機科學與技術、電子商務、云計算、數據挖掘和分析、信息檢索等專業的教學參考書，也可作為大數據領域工程人員的參考用書。
《數據分析基礎及模型》可作為高等院校計算機科學與技術、電子商務、云計算、數據挖掘和分析、信息檢索等專業的教學參考書，也可作為大數據領域工程人員的參考用書。
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《數據分析基礎及模型》與數據挖掘、機器學習、數學理論領域在分析問題的角度上有一定的區別。從內容上看，數據挖掘和機器學習書籍更側重工程上的實踐和應用，很少揭示算法蘊含的數學原理。而數學專業書籍多從理論上定義和證明，較少結合實際問題進行講解，與應用脫節較大，計算機專業的研究人員入門較難。《數據分析基礎及模型》不探討深刻的數學理論本身，而是結合數據分析需求和作者的工作，對相關的數學領域加以闡述和介紹，是對計算機領域的數據分析研究的一個有效的補充。
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