Томас Нилд | Математика для data science (2025) [PDF]
picАвтор: Томас Нилд
Перевод: А. Гаврилов
Издательство: O'Reilly
Серия: Бестселлеры O'Reilly
ISBN: 978-601-08-4357-8
Жанр: Программирование
Формат: PDF
Качество: Изначально электронное (ebook)
Иллюстрации: Черно-белые
Описание:
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. 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.
Аннотация
Томас Нилд | Математика для data science (2025) [PDF]
picАвтор: Томас Нилд
Перевод: А. Гаврилов
Издательство: O'Reilly
Серия: Бестселлеры O'Reilly
ISBN: 978-601-08-4357-8
Жанр: Программирование
Формат: PDF
Качество: Изначально электронное (ebook)
Иллюстрации: Черно-белые
Описание:
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. 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.