€ 30,95 Gratis verzending
Podstawy matematyki w data science. Helion Thomas Nield boek in het Pools
Prijzen vanaf
30,95
Uitgelicht
|
|
30,95 |
Naar shop
|
| VERGELIJK ALLE AANBIEDERS (1) | ||
Beschrijving
Bol Partner
Het boek is in het Pools. Hieronder volgt de beschrijving in het Pools. Rosnąca 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 science Zrozum matematykę i efektywnie używaj danych!
Vergelijk aanbieders (1)
Sorteren op:
Winkels met andere maten
Beschrijving
(1)
Het boek is in het Pools. Hieronder volgt de beschrijving in het Pools. Rosnąca 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 science Zrozum matematykę i efektywnie używaj danych!
Productspecificaties
| EAN |
|
|---|---|
| Maat |
|
Prijshistorie
Prijzen voor het laatst bijgewerkt op:
Gerelateerde resultaten
Uitgelichte Keuze
30,95
