Záleží nám na vašom súkromí
Pomocou súborov cookie a súvisiacich technológií, ako aj spracovaním vašich údajov môžeme lepšie prispôsobiť zobrazovaný obsah vašim potrebám.Udelením súhlasu s ukladaním informácií na vašom koncovom zariadení alebo s prístupom k informáciám a spracovaním údajov, a to aj v oblasti profilovania, trhu a štatistickej analýzy, budete môcť na stránkach Allegro ešte ľahšie nájsť presne to, čo hľadáte a čo potrebujete.Správcami vašich údajov bude spoločnosť Allegro, ako aj niektorí partneri, s ktorými spolupracujeme.
Jednoduchšie používanie našich stránok, zobrazovanie a meranie personalizovaného obsahu a reklám, vytváranie štatistík a zlepšovanie funkčnosti.Súhlas je dobrovoľný. Môžete ho kedykoľvek odvolať alebo obnoviť v záložke Nastavenia súborov cookie na hlavnej stránke. Odvolanie súhlasu nemá vplyv na zákonnosť spracovania vykonaného pred odvolaním.
zásady používania súborov cookiezásady ochrany osobných údajovPlatnosť hľadanej ponuky vypršala – čo tak skúsiť podobný produkt?
- 14,29 €
- Data science od podstaw. Analiza danych... w.2
- za 0 € so
- 23,29 €
- Python Data Science. Niezbędne narzędzia do... w.2
- za 0 € so
Stav: Nové
Nosič: papierová kniha
PODSTAWY MATEMATYKI W DATA SCIENCE. ALGEBRA LINIOW
Za posledných 30 dní si tento produkt od viacerých predajcov kúpilo 14 osôb.
Opis
PODSTAWY MATEMATYKI W DATA SCIENCE. ALGEBRA LINIOW
THOMAS NIELD
- Wydawca: HELION
- Rok wydania: 2023
- Oprawa: OPRAWA BROSZUROWA
- Ilość stron: 288
- EAN: 9788383220130
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!
[Kod oferty,527871,9788383220130,2024-01-26 06:15:28]
Niektoré texty boli preložené automaticky. Dajte nám vedieť, ak ste si všimli jazykovú chybu.