Математика для Data Science. Управляем данными с помощью линейной алгебры, теории вероятностей и статистики » MIRLIB.RU - ТВОЯ БИБЛИОТЕКА
Регистрация
Hands-on Deep Learning: A Guide to Deep Learning with Projects and Applications Hands-on Deep Learning: A Guide to Deep Learning with Projects and Applications Радиоактивные и отравляющие вещества, бактериальные средства и защита от них Радиоактивные и отравляющие вещества, бактериальные средства и защита от них Моделирование и художественное оформление одежды Моделирование и художественное оформление одежды Книга о вкусной домашней пище (2007) Книга о вкусной домашней пище (2007) Generative AI Apps with Langchain and Python: A Project-Based Approach to Building Real-World LLM Apps Generative AI Apps with Langchain and Python: A Project-Based Approach to Building Real-World LLM Apps Электродинамика и распространение радиоволн Электродинамика и распространение радиоволн Programming Language Fundamentals: A Metalanguage Approach in ELM Programming Language Fundamentals: A Metalanguage Approach in ELM Паспорт: культурная история от древности до наших дней Паспорт: культурная история от древности до наших дней Java 23 for Absolute Beginners: Learn the Fundamentals of Java Programming, Third Edition Java 23 for Absolute Beginners: Learn the Fundamentals of Java Programming, Third Edition Foolproof Veggie Air Fryer: 60 Simple and Speedy Vegetarian Dishes Foolproof Veggie Air Fryer: 60 Simple and Speedy Vegetarian Dishes Histoire de la Rome antique: Une introduction, 2e edition Histoire de la Rome antique: Une introduction, 2e edition Foolproof Microwave: 60 Fuss-free Recipes to Make the Most of Your Microwave Foolproof Microwave: 60 Fuss-free Recipes to Make the Most of Your Microwave Handbook on Teaching Empirical Software Engineering Handbook on Teaching Empirical Software Engineering Recipes from my mother - Rachel Allen Recipes from my mother - Rachel Allen Python: Pandas на практике. 200 упражнений по анализу данных с решениями и пояснениями Python: Pandas на практике. 200 упражнений по анализу данных с решениями и пояснениями Хорошо ли вы знаете С++? Хорошо ли вы знаете С++?
Hands-on Deep Learning: A Guide to Deep Learning with Projects and Applications Hands-on Deep Learning: A Guide to Deep Learning with Projects and Applications Радиоактивные и отравляющие вещества, бактериальные средства и защита от них Радиоактивные и отравляющие вещества, бактериальные средства и защита от них Моделирование и художественное оформление одежды Моделирование и художественное оформление одежды Книга о вкусной домашней пище (2007) Книга о вкусной домашней пище (2007) Generative AI Apps with Langchain and Python: A Project-Based Approach to Building Real-World LLM Apps Generative AI Apps with Langchain and Python: A Project-Based Approach to Building Real-World LLM Apps Электродинамика и распространение радиоволн Электродинамика и распространение радиоволн Programming Language Fundamentals: A Metalanguage Approach in ELM Programming Language Fundamentals: A Metalanguage Approach in ELM Паспорт: культурная история от древности до наших дней Паспорт: культурная история от древности до наших дней Java 23 for Absolute Beginners: Learn the Fundamentals of Java Programming, Third Edition Java 23 for Absolute Beginners: Learn the Fundamentals of Java Programming, Third Edition Foolproof Veggie Air Fryer: 60 Simple and Speedy Vegetarian Dishes Foolproof Veggie Air Fryer: 60 Simple and Speedy Vegetarian Dishes Histoire de la Rome antique: Une introduction, 2e edition Histoire de la Rome antique: Une introduction, 2e edition Foolproof Microwave: 60 Fuss-free Recipes to Make the Most of Your Microwave Foolproof Microwave: 60 Fuss-free Recipes to Make the Most of Your Microwave Handbook on Teaching Empirical Software Engineering Handbook on Teaching Empirical Software Engineering Recipes from my mother - Rachel Allen Recipes from my mother - Rachel Allen Python: Pandas на практике. 200 упражнений по анализу данных с решениями и пояснениями Python: Pandas на практике. 200 упражнений по анализу данных с решениями и пояснениями Хорошо ли вы знаете С++? Хорошо ли вы знаете С++?
Категория: КНИГИ » ПРОГРАММИРОВАНИЕ
Математика для Data Science. Управляем данными с помощью линейной алгебры, теории вероятностей и статистики
Добавил: literator / 10-11-2024, 05:43 /
Название: Математика для Data Science. Управляем данными с помощью линейной алгебры, теории вероятностей и статистики
Автор: Томас Нилд
Издательство: Спринт Бук
Год: 2025
Страниц: 352
Язык: русский
Формат: pdf, epub
Размер: 19.6 MB

Освойте математический аппарат, который необходим, чтобы преуспеть в сфере Data Science, машинного обучения и статистики. Автор книги Томас Нилд поможет вам разо­браться в таких дисциплинах, как математический анализ, теория вероятностей, линейная алгебра и статистика, и научиться применять их в контексте таких методов, как линейная регрессия, логистическая регрессия и нейронные сети. Попутно вы узнаете, что представляет собой современная область Data Science и как использовать полученные знания, чтобы достичь максимального успеха в карьере.

Растущая доступность данных привела к тому, что Data Science и машинное обучение стали востребованными профессиональными областями. Если вы стремитесь сделать карьеру в области Data Science, искуственного интеллекта или инженерии данных, вам просто необходимо разбираться в основах теории вероятностей, линейной алгебры, математической статистики и машинного обучения. Я включил в книгу ровно столько высшей математики, математического анализа и статистики, сколько нужно, чтобы лучше понимать, как работают библиотеки, с которыми вы встретитесь.

Цель этой книги — познакомить читателей с различными областями математики, статистики и машинного обучения, которые пригодятся, чтобы решать задачи из реального мира. В первых четырех главах рассматриваются фундаментальные разделы математики — математический анализ, теория вероятностей, линейная алгебра и математическая статистика. В последних трех главах мы перейдем к машинному обучению. Конечная цель знакомства с ним — собрать воедино все полученные знания и продемонстрировать, что вы умеете применять на практике библиотеки машинного обучения и статистики, проникая внутрь «черного ящика».

Чтобы запускать примеры из этой книги, вам нужен только компьютер с любой операционной системой (Windows, macOS или Linux) и любая среда разработки Python 3. Основные библиотеки Python, которые нам понадобятся, — это Numpy, Scipy, Sympy и Sklearn. Если вы не знакомы с Python, то знайте, что это дружелюбный и простой в использовании язык программирования с огромным количеством обучающих материалов.

Скачать Математика для Data Science. Управляем данными с помощью линейной алгебры, теории вероятностей и статистики


ОТСУТСТВУЕТ ССЫЛКА/ НЕ РАБОЧАЯ ССЫЛКА ЕСТЬ РЕШЕНИЕ, ПИШИМ СЮДА!





[related-news]

Похожие публикации

    {related-news}
[/related-news]
Комментарии 0
Комментариев пока нет. Стань первым!