绪论
1.1 大数据与数学
通过微积分可以描述运动的事物，描述一种变化的过程。由于微积分是研究变化规律的方法，所以只要是与变化、运动有关的研究，都或多或少地与微积分存在联系，都需要运用微积分的基本思想和方法。
微积分是整个近代数学的基础，有了微积分，才有了真正意义上的近代数学。统计学中的概率论部分就是建立在微积分的基础之上的。
随机变量的数字特征、概率密度与分布函数的关系、连续型随机变量的计算等都是微积分现有成果的直接应用。
概率论是研究随机现象数量规律的数学分支。
朴素贝叶斯、Apriori关联规则等算法的理论基础就是概率论与数理统计。
线性代数领域的向量、矩阵、正交矩阵、秩、特征值与特征向量等概念在大数据分析、建模中发挥着巨大的作用。
在大数据中，许多应用场景的分析对象都可以抽象表示为矩阵。
特征分解（Eigen Decomposition）和奇异值分解（Singular Value Decomposition）等在大数据分析中的应用十分广泛。
在大数据时代的背景下，数据分析、数据挖掘、机器学习等算法中常见的插值、数值逼近、非线性方程求解等，都属于数值计算的范畴。
数值计算主要研究如何利用计算机更好地解决各种数学问题，包括连续系统离散化和离散型方程求解，并考虑误差、收敛性和稳定性等问题。
多元分析的主要方法包括回归分析、判别分析、聚类分析、主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）、因子分析及典型相关分析等。这些分析方法在大数据领域有着非常广泛的应用。
回归分析中的一元或多元线性回归可用于预测连续型数据，如股票价格预测和违约损失率预测等；判别分析与回归分析中的Logistic回归可用于预测类别型数据，这些数据通常都是二元数据，如欺诈与否、流失与否、信用好坏等；聚类分析是在不知道类标签的情况下，将数据划分成有意义的类，如客户细分等；主成分分析与因子分析可用少量的变量（因子）来综合反映原始变量（因子）的主要信息，在大数据分析中常用于数据的降维；典型相关分析可以快捷、高效地发现事物间的内在联系，如某种传染病与自然环境、社会环境的相关性等。
1.2 数学与Python
Python具有所有脚本语言所具有的简单和易用的特征，并且拥有许多编译语言的工具。此外，Python还提供了与数学计算相关的类库，如NumPy、SciPy、SymPy、StatsModels等。
NumPy可对数组执行元素级计算及直接对数组执行数学运算的函数，包含行列式计算、矩阵运算、特征分解、奇异值分解的函数与方法。除了为Python提供快速的数组处理能力外，NumPy在数据分析方面还有另外一个主要作用，即作为在算法支架间传递数据的容器。
SymPy的全称为Symbolic Python，是由纯Python语言编写的一个用于符号运算的库，能够与其他科学计算库相结合。符号化的计算采用的是数学对象符号化的计算方式，使用数学对象的精确标识，而不是近似的，计算结果可以为一个数学表达式。它的目标在于成为一个富有特色的计算机代数系统，同时保证自身的代码尽可能简单，且易于理解，容易扩展。
StatsModels是一个与统计相关的Python库。它在统计计算方面可以视为SciPy的补充，包括数据的描述性统计、统计模型的估计和推断等，对每一个模型都会生成一个对应的统计结果。统计结果会和现有的统计包进行对比，以保证其正确性。
第2章 微积分基础
如果将大数据中的数据分析与挖掘比作一棵大树，那么微积分就是这棵树的根，而线性代数、统计学、数值分析、凸优化等数学分支则是这棵树的树干，各种各样的机器学习与数据挖掘算法是枝叶。
微积分博大精深，其以实数域上的函数为研究对象，以极限为研究工具，研究函数的微分与积分问题。函数的微分与积分本质上都是一种极限，可以将它们分别看作“两个无穷小比值的极限”与“无穷多个无穷小和的极限”，因此，微积分也常常被称为“无穷小分析”。
2.1 函数与极限
函数指一个量随着另一个量的变化而变化，或者是一个量中包含另一个量。
极限：变量无限趋近某个量的变化过程，而此变量通过无限变化过程的影响，其趋势性结果就非常精密地约等于所求的未知量。
2.1.1 映射与函数
1. 集合
现代数学各个分支的绝大多数成果均构筑在严格的集合理论上。
集合（简称“集”）指具有某种特定性质的事物的总体，组成这个集合的事物称为该集合的元素（简称“元”）。
通常用大写英文字母A，B，C…，表示集合，用小写英文字母a，b，c，…表示集合的元素。
由所有属于集合A而不属于集合B的元素组成的集合，称为A与B的差集（简称“差”），记为A\B
对于集合的计算，可以使用Python运算符实现。常用的运算符有|（并）、&（交）、-（差）等。
- 例2-1 设集合A=｛1，2，4，5｝，B=｛x|x2−5x+6=0｝，请计算出集合A与B的并、交、差。
pip install sympy
from sympy import symbols, solve # 导入sympy模块
x = symbols('x') # 将x定义为符号变量
# 通过sympy模块的solve()命令可以求得一元二次方程的两个根
X = solve(x**2-5*x+6,x)
print('一元二次方程的两个根为：',X)
A = set('1245') # 定义集合A
B = set('23') # 定义集合B
print('集合A与B的并:',A | B)
print('集合A与B的交:',A & B)
print('集合A与B的差:',A - B)
输出为
一元二次方程的两个根为： [2, 3]
集合A与B的并: {
'2', '5', '1', '4', '3'}
集合A与B的交: {
'2'}
集合A与B的差: {
'5', '1', '4'}