توضیحات
Master the math needed to excel in data science, machine learning, and statistics. In this book author Thomas Nield guides you through areas like calculus, probability, linear algebra, and statistics and how they apply to techniques like linear regression, logistic regression, and neural networks. Along the way you’ll also gain practical insights into the state of data science and how to use those insights to maximize your career.
Learn how to:
Use Python code and libraries like SymPy, NumPy, and scikit-learn to explore essential mathematical concepts like calculus, linear algebra, statistics, and machine learning
Understand techniques like linear regression, logistic regression, and neural networks in plain English, with minimal mathematical notation and jargon
Perform descriptive statistics and hypothesis testing on a dataset to interpret p-values and statistical significance
Manipulate vectors and matrices and perform matrix decomposition
Integrate and build upon incremental knowledge of calculus, probability, statistics, and linear algebra, and apply it to regression models including neural networks
Navigate practically through a data science career and avoid common pitfalls, assumptions, and biases while tuning your skill set to stand out in the job market
————————————————————–
ترجمه ماشینی :
به ریاضیات مورد نیاز برای برتری در علم داده، یادگیری ماشین و آمار تسلط داشته باشید. در این کتاب، نویسنده توماس نیلد، شما را از طریق حوزههایی مانند حساب دیفرانسیل و انتگرال، احتمال، جبر خطی، و آمار و نحوه اعمال آنها در تکنیکهایی مانند رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک و شبکههای عصبی راهنمایی میکند. در طول مسیر، همچنین بینش های عملی در مورد وضعیت علم داده و نحوه استفاده از این بینش ها برای به حداکثر رساندن شغل خود به دست خواهید آورد. یاد بگیرید چگونه: از کدهای پایتون و کتابخانه هایی مانند SymPy، NumPy و scikit-learn برای کشف مفاهیم اساسی ریاضی مانند حساب دیفرانسیل و انتگرال، جبر خطی، آمار و یادگیری ماشین استفاده کنید تکنیک هایی مانند رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک و شبکه های عصبی را درک کنید به زبان انگلیسی ساده، با حداقل نماد و اصطلاحات ریاضی انجام آمار توصیفی و آزمایش فرضیه بر روی یک مجموعه داده برای تفسیر مقادیر p و اهمیت آماری دستکاری بردارها و ماتریس ها و انجام تجزیه ماتریس ادغام و ایجاد دانش افزایشی حساب دیفرانسیل و انتگرال، احتمال، آمار و جبر خطی، و آن را برای مدلهای رگرسیون از جمله شبکههای عصبی بکار ببرید عملاً در حرفه علم داده پیمایش کنید و از دامها، فرضیات و سوگیریهای رایج اجتناب کنید و در عین حال مجموعه مهارتهای خود را برای برجسته شدن در بازار کار تنظیم کنید.
tag : دانلود کتاب ریاضیات ضروری برای علم داده: کنترل داده های خود را با جبر خطی اساسی، احتمالات و آمار در دست بگیرید , Download ریاضیات ضروری برای علم داده: کنترل داده های خود را با جبر خطی اساسی، احتمالات و آمار در دست بگیرید , دانلود ریاضیات ضروری برای علم داده: کنترل داده های خود را با جبر خطی اساسی، احتمالات و آمار در دست بگیرید , Download Essential Math for Data Science: Take Control of Your Data with Fundamental Linear Algebra, Probability, and Statistics Book , ریاضیات ضروری برای علم داده: کنترل داده های خود را با جبر خطی اساسی، احتمالات و آمار در دست بگیرید دانلود , buy ریاضیات ضروری برای علم داده: کنترل داده های خود را با جبر خطی اساسی، احتمالات و آمار در دست بگیرید , خرید کتاب ریاضیات ضروری برای علم داده: کنترل داده های خود را با جبر خطی اساسی، احتمالات و آمار در دست بگیرید , دانلود کتاب Essential Math for Data Science: Take Control of Your Data with Fundamental Linear Algebra, Probability, and Statistics , کتاب Essential Math for Data Science: Take Control of Your Data with Fundamental Linear Algebra, Probability, and Statistics , دانلود Essential Math for Data Science: Take Control of Your Data with Fundamental Linear Algebra, Probability, and Statistics , خرید Essential Math for Data Science: Take Control of Your Data with Fundamental Linear Algebra, Probability, and Statistics , خرید کتاب Essential Math for Data Science: Take Control of Your Data with Fundamental Linear Algebra, Probability, and Statistics ,
دیدگاهها
هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.