![Essential Math for Data Science [DRM] - Ebook (Książka PDF) do pobrania w formacie PDF](https://cloud-cdn.virtualo.pl/covers/large/905568.jpg)
Essential Math for Data Science [DRM] - ebook
Wydawnictwo:
Data wydania:
26 maja 2022
Format ebooka:
PDF
Format
PDF
czytaj
na laptopie
czytaj
na tablecie
Format e-booków, który możesz odczytywać na tablecie oraz
laptopie. Pliki PDF są odczytywane również przez czytniki i smartfony,
jednakze względu na komfort czytania i brak możliwości skalowania
czcionki, czytanie plików PDF na tych urządzeniach może być męczące dla
oczu. Więcej informacji znajdziesz w dziale Pomoc.
czytaj
na laptopie
Pliki PDF zabezpieczone watermarkiem możesz odczytać na dowolnym
laptopie po zainstalowaniu czytnika dokumentów PDF. Najpowszechniejszym
programem, który umożliwi odczytanie pliku PDF na laptopie, jest Adobe
Reader. W zależności od potrzeb, możesz zainstalować również inny
program - e-booki PDF pod względem sposobu odczytywania nie różnią
niczym od powszechnie stosowanych dokumentów PDF, które odczytujemy
każdego dnia.
Informacje na temat zabezpieczenia e-booka znajdziesz na karcie produktu
w "Szczegółach na temat e-booka". Więcej informacji znajdziesz w dziale
Pomoc.
czytaj
na tablecie
Aby odczytywać e-booki na swoim tablecie musisz zainstalować specjalną
aplikację. W zależności od formatu e-booka oraz systemu operacyjnego,
który jest zainstalowany na Twoim urządzeniu może to być np. Bluefire
dla EPUBa lub aplikacja Kindle dla formatu MOBI.
Informacje na temat zabezpieczenia e-booka znajdziesz na karcie produktu
w "Szczegółach na temat e-booka". Więcej informacji znajdziesz w dziale
Pomoc.
Essential Math for Data Science [DRM] - ebook
Ebook zabezpieczony DRM. Dowiedz się więcej https://www.empik.com/pomoc/faq-ebook.
Pamiętaj, ebook będzie dostępny do pobrania wyłącznie w wybranym przez Ciebie formacie.
Ebook po zakupie nie będzie dostępny do czytania w aplikacji Empik Go.
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 learningUnderstand techniques like linear regression, logistic regression, and neural networks in plain English, with minimal mathematical notation and jargonPerform descriptive statistics and hypothesis testing on a dataset to interpret p-values and statistical significanceManipulate vectors and matrices and perform matrix decompositionIntegrate and build upon incremental knowledge of calculus, probability, statistics, and linear algebra, and apply it to regression models including neural networksNavigate 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
Pamiętaj, ebook będzie dostępny do pobrania wyłącznie w wybranym przez Ciebie formacie.
Ebook po zakupie nie będzie dostępny do czytania w aplikacji Empik Go.
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 learningUnderstand techniques like linear regression, logistic regression, and neural networks in plain English, with minimal mathematical notation and jargonPerform descriptive statistics and hypothesis testing on a dataset to interpret p-values and statistical significanceManipulate vectors and matrices and perform matrix decompositionIntegrate and build upon incremental knowledge of calculus, probability, statistics, and linear algebra, and apply it to regression models including neural networksNavigate 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
| Kategoria: | Computer Technology |
| Język: | Angielski |
| Zabezpieczenie: | brak |
| ISBN: | 978-1-0981-0290-6 |
| Rozmiar pliku: | 12 MB |
BESTSELLERY
Wydawnictwo: PublishDriveFormat: EPUBZabezpieczenie: Watermark VirtualoKategoria: Computer TechnologyCzy szukasz książki, która pozwoli Ci zapoznać się z podstawowymi pojęciami uczenia maszynowego? Moja książka wyjaśni Ci podstawowe pojęcia w sposób, który jest łatwy do zrozumienia. Po przeczytaniu tej książki, będziesz miał ...13,88 zł13,88 zł- 84,99 zł
- 84,99 zł
- 170,39 zł
- 84,99 zł
