-
MenuBack
-
#Książki
-
-
-
Ksiązki2
- Art & Culture
- Computing & Internet
- Crime & Thrillers
- Graphic novels & Manga
- History
- Literatura erotyczna
- Non-Fiction
- Popular Science
- Set text
-
-
-
-
Ksiązki2
-
Filmy
- akcja
- akcja i przygoda
- animacja
- animacja dla dorosłych
- animacja dla dzieci
- Animacja, Familijny, Przygodowy
- Animacja, Komedia, Akcja, Sci-Fi
- anime
- BBC
- biograficzny
- Blu-ray
- Bollywood
- DC
- Disney
- dokument
- dramat
- familijny
- fantasy
- horror
- James Bond
- kabaret
- kino muzyczne
- kino niezależne
- kino polskie
- klasyka kina
- komedia
- komedia romantyczna
- kostiumowy
- kryminał
- musical
- obyczajowy
- poradniki
- produkcje telewizyjne
- religijny
- romans
- science fiction
- science-fiction
- Scooby-Doo
- sensacja
- sensacja i kryminał
- serial
- serie filmowe
- sport
- teatr
- thriller
- western
- wojenny
- zestaw filmów
- Leisure & Humour
- Novel of Manners
- Religion & Spirituality
- romans
- Sport
-
Filmy
-
-
-
Dla dzieci
-
- Gry i Zabawki
-
ARTYKUŁY SZKOLNE
-
-
ARTYKUŁY SZKOLNE2
-
-
-
ARTYKUŁY SZKOLNE2
-
-
-
ARTYKUŁY SZKOLNE2
-
-
-
ARTYKUŁY SZKOLNE2
-
-
- ZAPOWIEDZI
- NOWOŚCI
- Bestsellery
- Wyprzedaż
Podstawy matematyki w data science. Algebra liniowa, rachunek prawdopodobieństwa i statystyka
- Data wydania: 2023/01/25
- Liczba stron 288
- Format 16.5x23.5 cm
- Wydawca: Helion
- Wysyłka: 10 dni
Rosnąca dostępność danych sprawiła, że data science i uczenie maszynowe są powszechnie używane do przeró,żnych celó,w. Ró,wnocześnie wiele osó,b pomija analizy matematyczne przed rozpoczęciem przetwarzania danych. A to wiąże się z ryzykiem popełnienia istotnych błędó,w już na etapie projektowania danego systemu. Dopiero dogłębne zrozumienie niektó,rych koncepcji matematycznych i umiejętność ich praktycznego zastosowania sprawia, że kandydat na analityka danych ma szansę osiągnąć poziom profesjonalisty.
To książka przeznaczona dla osó,b, któ,re chcą dobrze zrozumieć matematyczne podstawy nauki o danych i nauczyć się stosowania niektó,rych koncepcji w praktyce. Wyjaśniono tu takie zagadnienia jak rachunek ró,żniczkowy i całkowy, rachunek prawdopodobieństwa, algebra liniowa i statystyka, pokazano także, w jaki sposó,b posługiwać się nimi w regresji liniowej, regresji logistycznej i w tworzeniu sieci neuronowych. Poszczegó,lne tematy zostały omó,wione 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 błędó,w 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 błędó,w w stosowaniu matematyki w data science
Zrozum matematykę i efektywnie używaj danych!
- Numer EAN
- 9788383220130
- Rok wydania
- 2023
- Liczba stron
- 288
- dostępność
- 10 dni
- Format
- 16.5x23.5 cm
- Identyfikator
- 99178