YOULIBR - Математика для Data Science. Управляем данными с помощью линейной алгебры, теории вероятностей и статистики 19.6 MBОсвойте математический аппарат, который необходим, чтобы преуспеть в сфере Data Science, машинного обучения и статистики. 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 , 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.</td></tr><tr><td bgcolor="#FDFDFD" align="left"> PDF

BOOKS - Математика для Data Science. Управляем данными с помощью линейной алгебры, те...

Математика для Data Science. Управляем данными с помощью линейной алгебры, теории вероятностей и статистики - 19.6 MBОсвойте математический аппарат, который необходим, чтобы преуспеть в сфере Data Science, машинного обучения и статистики. 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 , 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.</td></tr><tr><td bgcolor="#FDFDFD" align="left"> 2025 PDF | EPUB Спринт Бук BOOKS

US $9.86

354074

Математика для Data Science. Управляем данными с помощью линейной алгебры, теории вероятностей и статистики

Author: 19.6 MBОсвойте математический аппарат, который необходим, чтобы преуспеть в сфере Data Science, машинного обучения и статистики. 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 , 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.td>tr>
Year: 2025
Number of pages: 352
Format: PDF | EPUB
File size: 19.6 MB
Language: RU

You may also be interested in: