Основи математики в науці про дані. Лінійна алгебра, ймовірність і статистика

Автор: Томас Нілд

Видавництво: Helion

Випуски року : 2023

Переклад: Grzegorz Werner

ISBN: 978-83-8322-013-0

Формат: 165x235

Палітурка: м'яка

Сторінок: 288

Книга нова

69,00 злотих ---> 42 злотих .99

Зростання доступності даних зробило науку про дані та машинне навчання широко використовуваними для різноманітних цілей. У той же час багато людей пропускають математичний аналіз, перш ніж почати обробку даних. А це пов’язано з ризиком допустити суттєві помилки вже на етапі проектування даної системи. Тільки глибоке розуміння деяких математичних понять і вміння застосовувати їх на практиці дає кандидату в аналітики даних шанс досягти професійного рівня.

Ця книга призначена для людей, які хочуть досконало розібратися в математичні основи науки про дані та навчитися застосовувати деякі поняття на практиці. Такі теми, як диференціальне та інтегральне числення, числення ймовірностей, лінійна алгебра та статистика, пояснюються, як їх використовувати в лінійній регресії, логістичній регресії та створенні нейронних мереж. Окремі теми обговорювалися зрозуміло та доступно, без наукового жаргону, але з численними практичними прикладами, що ще більше полегшує засвоєння понять і правил математики. Оволодіння знаннями, що містяться тут, дає змогу уникнути багатьох дорогих помилок проектування та точніше обирати оптимальні рішення!

Завдяки книзі ви навчитеся:

• використовувати код Python і його бібліотеки для вивчення математичних концепцій
  • li>
  • використовувати лінійну регресію та логістичну регресію
  • описувати дані за допомогою статистичних методів і перевіряти гіпотези
  • маніпулювати векторами та матрицями
  • комбінувати знання математика з використанням регресійних моделей
  • уникайте поширених помилок у застосуванні математики в науці про дані

  Розумійте математику та ефективно використовуйте дані!