Основы математики в научной дате. Линейная алгебра, учетная запись и статистика
- Время доставки: 7-10 дней
- Состояние товара: новый
- Доступное количество: 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.
Основы математики в науке о данных. Линейная алгебра, вероятностная учетная запись и статистика
Автор: thomas nidld
Publisher: helion
Перевод: grzegorz werner
isbn: 978-83-8322222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222
Формат: 165x235
Нахождение: Soft
Страницы: 288
Книга новая
Растущая доступность данных означала, что научная дата и машинное обучение широко используются для различных целей. В то же время многие люди пропускают математический анализ перед началом обработки данных. И это включает в себя риск совершения значительных ошибок, уже на стадии проектирования данной системы. Только в глубине понимания некоторых математических концепций и способности применять их практическое использование, означает, что у кандидата для аналитика данных есть шанс достичь уровня профессионала.
- это книга для людей, которые хотят понять математические основы обучения данных и научиться использовать некоторые концепции на практике. Такие проблемы, как дифференциальная и интегральная учетная запись, вероятность, линейная алгебра и статистика, были объяснены здесь, и было также показано, как использовать их в линейной регрессии, логистической регрессии и в создании нейронных сетей. Индивидуальные темы обсуждались понятно, доступны, без научного жаргона, но с многочисленными практическими примерами, которые дополнительно облегчают приобретение концепций и правил математики. Освоение знаний, содержащихся здесь, позволяет избежать много дорогих ошибок проектирования и более точно выбирать оптимальные решения!
Благодаря книге, которую вы узнаете:
- Используйте код Python и ее библиотеки для изучения математических концепций
- Использовать линейную регрессию и логистическую регрессию
- Описать статистические методы и тестовые данные и гипотезы
- Избегайте типичных ошибок в использовании математики в Date Science
Используйте математику и эффективно используйте данные!