Основи математики в даті науки. Лінійна алгебра, рахунок та статистика
- Час доставки: 7-10 днів
- Стан товару: новий
- Доступна кількість: 5
Оплачивая «Основы математики в научной дате. Линейная алгебра, учетная запись и статистика», вы можете быть уверены, что данное изделие из каталога «Математика, статистика» будет доставлено из Польши и проверено на целостность. В цене товара, указанной на сайте, учтена доставка из Польши. Внимание!!! Товары для Евросоюза, согласно законодательству стран Евросоюза, могут отличаться упаковкой или наполнением.
Основи математики в науці про дані. Лінійна алгебра, рахунок ймовірності та статистика
Автор: Thomas nidld
Видавець: helion
Переклад: grzegorz werner
isbn: 978-8322222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222) .ах.
Формат: 165x235
Значення: soft
Сторінки: 288
Книга нова
Зростаюча доступність даних означала, що дата науки та машинне навчання широко використовуються для різних цілей. У той же час багато людей пропускають математичні аналізи перед початком обробки даних. І це передбачає ризик зробити значні помилки, які вже на етапі проектування даної системи. Лише розуміння деяких математичних понять та здатність застосовувати їх практичне використання означає, що кандидат для аналітика даних має шанс досягти рівня професіонала.
- це книга для людей, які хочуть зрозуміти математичні основи навчання даних та навчитися використовувати деякі поняття на практиці. Тут були пояснені питання, такі як диференціальний та інтегральний рахунок, обліковий запис ймовірності, лінійна алгебра та статистика, а також було показано, як їх використовувати в лінійній регресії, логістичній регресії та у створенні нейронних мереж. Індивідуальні теми були обговорені зрозуміло, доступними, без наукового жаргону, але з численними практичними прикладами, які ще більше полегшують придбання концепцій та правил математики. Оволодіння знаннями, що містяться тут, дозволяє уникати багатьох дорогих помилок дизайну та більш точно вибирати оптимальні рішення!
Thanks to the book you will learn:
- use the Python code and its libraries to explore mathematical concepts
- use linear regression and logistics regression
- Describe statistical methods and test data and test data Hypotheses
- Manipulate vectors and matrixes
- combine mathematical knowledge using regression models
- Уникайте типових помилок у використанні математики в науці про дату
Використовуйте математику та ефективно використовуйте дані!