Ebook 15 Khái Niệm Toán Học Mà Mọi Nhà Khoa Học Dữ Liệu Nên Biết - Hiểu Và Học Cách Áp Dụng Toán Học Đằng Sau Các Thuật Toán Khoa Học Dữ Liệu [Ấn Bản Lần 1, Tháng 8/2024] [PDF, EPUB] [9585E]
Tạo ra các giải pháp khoa học dữ liệu hiệu quả và mạnh mẽ hơn bằng cách tìm hiểu khi nào, ở đâu và cách áp dụng các nguyên tắc toán học chính thúc đẩy hầu hết các thuật toán khoa học dữ liệu.
1. Các tính năng chính:
- ✓ Hiểu các thuật toán khoa học dữ liệu quan trọng với các ví dụ dựa trên Python.
- ✓ Tăng tác động của các giải pháp khoa học dữ liệu của bạn bằng cách học cách áp dụng các thuật toán hiện có.
- ✓ Nâng cao các giải pháp khoa học dữ liệu của bạn lên một tầm cao mới bằng cách học cách tạo ra các thuật toán mới.
2. Mô tả sách:
Khoa học dữ liệu kết hợp sức mạnh của dữ liệu với sự nghiêm ngặt của phương pháp luận khoa học, với toán học cung cấp các công cụ và framework để phân tích, phát triển thuật toán và đưa ra các insight. Khi các thuật toán machine learning ngày càng phức tạp, nền tảng vững chắc về toán học là rất quan trọng đối với các nhà khoa học dữ liệu. Tác giả với hơn 30 năm kinh nghiệm trong statistical & mathematical modeling, mang đến chuyên môn trong ngành vô song cho cuốn sách này, rút ra từ công trình xây dựng các mô hình dự đoán cho các nhà bán lẻ lớn nhất thế giới.
Bao gồm 15 khái niệm quan trọng, cuốn sách này đề cập đến một loạt các kỹ thuật toán học để giúp bạn hiểu được nhiều thuật toán và ứng dụng khoa học dữ liệu. Bắt đầu với các khái niệm cơ bản thiết yếu, chẳng hạn như random variables và probability distributions, bạn sẽ tìm hiểu lý do tại sao dữ liệu thay đổi và khám phá ma trận và đại số tuyến tính để chuyển đổi dữ liệu đó. Dựa trên nền tảng này, cuốn sách bao gồm các khái niệm trung cấp như model complexity và network analysis, cũng như các khái niệm nâng cao như kernel-based learning và information theory. Mỗi khái niệm được minh họa với các Python code snippet demo ứng dụng thực tế của chúng để giải quyết vấn đề.
Đến cuối cuốn sách, bạn sẽ có đủ tự tin để áp dụng các khái niệm toán học quan trọng vào các thách thức về khoa học dữ liệu của mình.
3. Bạn sẽ học được gì:
- ✓ Nắm vững các khái niệm cơ bản làm nền tảng cho mọi ứng dụng khoa học dữ liệu.
- ✓ Sử dụng các kỹ thuật tiên tiến để nâng cao trình độ khoa học dữ liệu của bạn.
- ✓ Áp dụng các khái niệm khoa học dữ liệu để giải quyết các thách thức khoa học dữ liệu trong thế giới thực.
- ✓ Triển khai các khái niệm NumPy, SciPy và scikit-learn trong Python.
- ✓ Xây dựng các predictive machine learning model với các khái niệm toán học.
- ✓ Có được chuyên môn về các phương pháp Bayesian non-parametric cho probabilistic modeling nâng cao.
- ✓ Có được các kỹ năng toán học phù hợp với các loại dữ liệu time-series và network.
4. Cuốn sách này dành cho ai:
Cuốn sách này dành cho các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư học máy và nhà phân tích dữ liệu đã sử dụng các công cụ và thư viện khoa học dữ liệu nhưng muốn tìm hiểu thêm về toán học cơ bản. Cho dù bạn đang muốn xây dựng dựa trên kiến thức toán học đã biết hay cần hiểu biết sâu sắc về thời điểm và cách áp dụng các công cụ và thư viện vào vấn đề khoa học dữ liệu của mình, thì cuốn sách này là dành cho bạn. Được tổ chức thành các khái niệm thiết yếu, general và được chọn lọc, cuốn sách này dành cho cả những người hành nghề mới bắt đầu hành trình khoa học dữ liệu và các nhà khoa học dữ liệu giàu kinh nghiệm.
5. Mục lục:
- ✓ Chương 01. Tóm tắt về ký hiệu và thuật ngữ toán học.
- ✓ Chương 02. Random Variables & Probability Distributions.
- ✓ Chương 03. Ma trận và Đại số tuyến tính.
- ✓ Chương 04. Loss Functions & Optimization.
- ✓ Chương 05. Probabilistic Modeling.
- ✓ Chương 06. Time Series & Forecasting.
- ✓ Chương 07. Hypothesis Testing.
- ✓ Chương 08. Model Complexity.
- ✓ Chương 09. Function Decomposition.
- ✓ Chương 10. Network Analysis.
- ✓ Chương 11. Dynamical Systems.
- ✓ Chương 12. Kernel Methods.
- ✓ Chương 13. Information Theory.
- ✓ Chương 14. Non-Parametric Bayesian Methods.
- ✓ Chương 15. Random Matrices.
LƯU Ý: Pass mở file pdf là mật khẩu giải nén chung của tài liệu !
NHẬN GET EBOOK TRÊN AMAZON THEO YÊU CẦU