Data Analysis Techniques for Scientists

课程简介

非线性方程的求解：不动点迭代法、二分法、牛顿-拉夫森法。 数据的近似：线性插值、拉格朗日插值、泰勒级数、差分方案近似导数。 随机数：概率、概率密度函数、离散和连续随机变量、均匀和非均匀伪随机数、指数变量、高斯变量。 统计推断：均值、标准差、方差和协方差、随机变量之和、大数定律、置信水平、假设检验。 回归分析：线性回归、梯度下降、动量、随机梯度下降、非线性回归、逻辑回归。

学习目标

介绍数值计算、数据分析和数据建模的基本技术及其在科学和工程实际问题中的应用。

先修要求

先修：COMP1012/ AP20005

教学模式

授课：介绍数值计算、数据分析和数据建模的基本技术。将通过实例解决实际问题进行演示。 计算机实验室：学生独立或相互协作完成给定的问题集。鼓励学生提出问题并与教师讨论任何问题。