![Podstawy matematyki w data science. Algebra liniowa, rachunek prawdopodobieństwa i statystyka](/assets/artwork/1x1-42817eea7ade52607a760cbee00d1495.gif)
![Podstawy matematyki w data science. Algebra liniowa, rachunek prawdopodobieństwa i statystyka](/assets/artwork/1x1-42817eea7ade52607a760cbee00d1495.gif)
![](/assets/artwork/1x1-42817eea7ade52607a760cbee00d1495.gif)
![](/assets/artwork/1x1-42817eea7ade52607a760cbee00d1495.gif)
Podstawy matematyki w data science. Algebra liniowa, rachunek prawdopodobieństwa i statystyka
-
- $33.99
-
- $33.99
Publisher Description
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!