Основы математики в науке о данных. Линейная алгебра, вероятность и статистика

Автор: Thomas Nield

Издатель: Helion

Год выпуска : 2023

Перевод: Гжегож Вернер

ISBN: 978-83-8322-013-0

Формат: 165x235

Обложка: мягкая

Страниц: 288

Книга новая

69,00 злотых ---> 42,99 злотых

Повышение доступности данных привело к тому, что наука о данных и машинное обучение стали широко использоваться для самых разных целей. В то же время многие люди пропускают математический анализ, прежде чем приступить к обработке данных. А это сопряжено с риском допустить существенные ошибки уже на этапе проектирования той или иной системы. Только глубокое понимание некоторых математических понятий и умение применять их на практике дает кандидату на должность аналитика данных шанс выйти на профессиональный уровень.

Эта книга предназначена для людей, желающих досконально разобраться в математические основы науки о данных и научиться применять их на практике. Объясняются такие темы, как дифференциальное и интегральное исчисление, исчисление вероятностей, линейная алгебра и статистика, а также способы их использования в линейной регрессии, логистической регрессии и создании нейронных сетей. Отдельные темы обсуждались понятно и доступно, без научного жаргона, но с многочисленными практическими примерами, что еще больше облегчает усвоение понятий и правил математики. Освоение содержащихся здесь знаний позволит вам избежать многих дорогостоящих ошибок при проектировании и точнее выбирать оптимальные решения!

Благодаря книге вы научитесь:

• использовать код Python и его библиотеки для изучения математических концепций
  • li>
  • использовать линейную и логистическую регрессию
  • описывать данные с помощью статистических методов и проверять гипотезы
  • манипулировать векторы и матрицы
  • объединяют математические знания с использованием регрессионных моделей
  • избегают распространенных ошибок при использовании математики в науке о данных

  Понимают математику и ее использование данные эффективно!