Запълнете пропастта между теоретичните концепции и техните практически приложения с това стриктно въведение в математиката, която стои в основата на науката за данните. Обхваща съществени теми в линейна алгебра, анализ и оптимизация, вероятности и статистика, като демонстрира тяхната значимост в контекста на анализа на данни.

Ключовите приложни теми включват клъстериране, регресия, класификация, намаляване на размерността, анализ на мрежи и невронни мрежи. Това, което отличава този текст, е фокусът върху практическото обучение. Всяка глава съчетава математически прозрения с практически примери, използвайки Python за прилагане на алгоритми и решаване на задачи.

Упражнения за самооценка, загряващи задачи и теоретични проблеми насърчават както математическото разбиране, така и уменията за изчисления. Проектиран за напреднали бакалаври и начинаещи магистри, този учебник служи както като покана към науката за данните за студенти по математика, така и като по-задълбочено изследване на математиката за студенти по наука за данните.

Страници: 582, Размери: 17.8x17.8см