Sprzedaż Tylko Wysyłkowa przez bezpieczne przesyłki OLX
Sprzedajemy tylko Nowe przedmioty które zawierają już swoje Maksymalne Rabaty cena nie podlega negocjacji
NIE Ma możliwości Odbioru OSOBISTEGO
Potrzebujesz kilka przedmiotów z naszych ogłoszeń? NAPISZ!
skompletujemy je i wyślemy w jednej przesyłce
lub dokonaj zakupu kilku przedmiotów na naszej stronie
www.taniepodreczniki.com.pl

Strony: 288, Format: 166x236 mmRosnąca dostępność danych sprawiła, że data science i uczenie maszynowe są powszechnie używane do przeróżnych celów. Równocześnie wiele osób pomija analizy matematyczne przed rozpoczęciem przetwarzania danych. A to wiąże się z ryzykiem popełnienia istotnych błędów już na etapie projektowania danego systemu. Dopiero dogłębne zrozumienie niektórych koncepcji matematycznych i umiejętność ich praktycznego zastosowania sprawia, że kandydat na analityka danych ma szansę osiągnąć poziom profesjonalisty.To książka przeznaczona dla osób, które chcą dobrze zrozumieć matematyczne podstawy nauki o danych i nauczyć się stosowania niektórych koncepcji w praktyce. Wyjaśniono tu takie zagadnienia jak rachunek różniczkowy i całkowy, rachunek prawdopodobieństwa, algebra liniowa i statystyka, pokazano także, w jaki sposób posługiwać się nimi w regresji liniowej, regresji logistycznej i w tworzeniu sieci neuronowych. Poszczególne tematy zostały omówione zrozumiale, przystępnie, bez naukowego żargonu, za to z licznymi praktycznymi przykładami, co dodatkowo ułatwia przyswojenie koncepcji i prawideł matematyki. Opanowanie zawartej tu wiedzy pozwala uniknąć wielu kosztownych błędów projektowych i trafniej wybierać optymalne rozwiązania!Dzięki książce nauczysz się: używać kodu Pythona i jego bibliotek do eksplorowania koncepcji matematycznych posługiwać się regresją liniową i regresją logistyczną opisywać dane metodami statystycznymi i testować hipotezy manipulować wektorami i macierzami łączyć wiedzę matematyczną z użyciem modeli regresji unikać typowych błędów w stosowaniu matematyki w data scienceZrozum matematykę i efektywnie używaj danych! 


Rok wydania: 2023, oprawa: broszurowa

Thomas Nield

Helion

978*****20130