توضیحات
The most crucial ability for machine learning and data science is mathematical logic for grasping their essence rather than knowledge and experience. This textbook approaches the essence of sparse estimation by considering math problems and building Python programs.
Each chapter introduces the notion of sparsity and provides procedures followed by mathematical derivations and source programs with examples of execution. To maximize readers insights into sparsity, mathematical proofs are presented for almost all propositions, and programs are described without depending on any packages. The book is carefully organized to provide the solutions to the exercises in each chapter so that readers can solve the total of 100 exercises by simply following the contents of each chapter.
This textbook is suitable for an undergraduate or graduate course consisting of about 15 lectures (90 mins each). Written in an easy-to-follow and self-contained style, this book will also be perfect material for independent learning by data scientists, machine learning engineers, and researchers interested in linear regression, generalized linear lasso, group lasso, fused lasso, graphical models, matrix decomposition, and multivariate analysis.
————————————————————–
ترجمه ماشینی :
حیاتی ترین توانایی برای یادگیری ماشین و علم داده، منطق ریاضی برای درک ماهیت آنها به جای دانش و تجربه است. این کتاب درسی با در نظر گرفتن مسائل ریاضی و ساختن برنامه های پایتون به اصل تخمین پراکنده نزدیک می شود. هر فصل مفهوم پراکندگی را معرفی می کند و رویه هایی را به همراه مشتقات ریاضی و برنامه های منبع با مثال هایی از اجرا ارائه می دهد. برای به حداکثر رساندن بینش خوانندگان در مورد پراکندگی، تقریباً برای همه گزارهها اثباتهای ریاضی ارائه میشوند و برنامهها بدون وابستگی به هیچ بستهای توصیف میشوند. این کتاب با دقت سازماندهی شده است تا راه حل های تمرین های هر فصل را ارائه دهد تا خوانندگان بتوانند با دنبال کردن مطالب هر فصل، مجموع 100 تمرین را حل کنند. این کتاب درسی برای دوره های کارشناسی یا کارشناسی ارشد شامل حدود 15 سخنرانی (هر کدام 90 دقیقه) مناسب است. این کتاب که به سبکی ساده و مستقل نوشته شده است، همچنین یک ماده عالی برای یادگیری مستقل توسط دانشمندان داده، مهندسان یادگیری ماشین و محققان علاقه مند به رگرسیون خطی، کمند خطی تعمیم یافته، کمند گروهی، کمند ذوب شده، گرافیک خواهد بود. مدل ها، تجزیه ماتریس، و تجزیه و تحلیل چند متغیره.
tag : دانلود کتاب تخمین پراکنده با ریاضی و پایتون: 100 تمرین برای ساختن منطق , Download تخمین پراکنده با ریاضی و پایتون: 100 تمرین برای ساختن منطق , دانلود تخمین پراکنده با ریاضی و پایتون: 100 تمرین برای ساختن منطق , Download Sparse Estimation with Math and Python: 100 Exercises for Building Logic Book , تخمین پراکنده با ریاضی و پایتون: 100 تمرین برای ساختن منطق دانلود , buy تخمین پراکنده با ریاضی و پایتون: 100 تمرین برای ساختن منطق , خرید کتاب تخمین پراکنده با ریاضی و پایتون: 100 تمرین برای ساختن منطق , دانلود کتاب Sparse Estimation with Math and Python: 100 Exercises for Building Logic , کتاب Sparse Estimation with Math and Python: 100 Exercises for Building Logic , دانلود Sparse Estimation with Math and Python: 100 Exercises for Building Logic , خرید Sparse Estimation with Math and Python: 100 Exercises for Building Logic , خرید کتاب Sparse Estimation with Math and Python: 100 Exercises for Building Logic ,
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.