J. Unpingco – Python for Probability Statistics and Machine Learning (2016)
Первоначальная цена составляла 2.680 ₽.1.340 ₽Текущая цена: 1.340 ₽.
Автор: J. Unpingco
Название книги: Python for Probability Statistics and Machine Learning (2016)
Формат: PDF
Жанр: Компьютеры
Страницы: 288
Качество: Изначально компьютерное, E-book
This book covers the key ideas that link probability, statistics, and machine learning illustrated using Python modules in these areas. The entire text, including all the figures and numerical results, is reproducible using the Python codes and their associated Jupyter/IPython notebooks, which are provided as supplementary downloads. The author develops key intuitions in machine learning by working meaningful examples using multiple analytical methods and Python codes, thereby connecting theoretical concepts to concrete implementations. Modern Python modules like Pandas, Sympy, and Scikit-learn are applied to simulate and visualize important machine learning concepts like the bias/variance trade-off, cross-validation, and regularization. Many abstract mathematical ideas, such as convergence in probability theory, are developed and illustrated with numerical examples. This book is suitable for anyone with an undergraduate-level exposure to probability, statistics, or machine learning and with rudimentary knowledge of Python programming
Описание
Книга Python for Probability, Statistics and Machine Learning (2016) Дж. Анпингко — практическое руководство, которое показывает, как решать задачи вероятности, статистики и машинного обучения с помощью языка Python. Автор объединяет математическую теорию с реальным кодом, демонстрируя, как библиотеки NumPy, SciPy, Matplotlib и scikit-learn помогают в анализе данных и построении моделей.
Издание подробно разбирает ключевые концепции: вероятностные распределения, статистическое оценивание, байесовский подход, регрессию, классификацию, кластеризацию и основы глубокого обучения. Каждый раздел сопровождается примерами кода, которые можно сразу использовать в собственных проектах.
- Студентам и аспирантам технических специальностей, изучающим data science
- Инженерам и разработчикам, переходящим из традиционного программирования в машинное обучение
- Аналитикам данных, желающим глубже понять математическую основу алгоритмов
- Специалистам по ИИ, которым нужен удобный справочник по Python-библиотекам для статистики
Только зарегистрированные клиенты, купившие данный товар, могут публиковать отзывы.
Другие книги раздела «Веб-дизайн и программирование»
Рекомендуем также
- S. Dithmar – Fluoreszenzangiographie in der Augenheilkund (Немецкий язык, 2008)
- Alexandrina L. Dumitrescu – Chemicals in Surgical Periodontal Therapy
- Angus C. Cameron – Handbook of Pediatric Dentistry
- Ann Felton – Basic Guide to Oral Health Education and Promotion
- D. Miles – Atlas of Cone Beam Imaging for Dental Applications
- Evelyn M. Thomson – Case Studies in Dental Hygiene (3rd edition, 2012)
- Martin Levine – Topics in Dental Biochemistry
- A. L. Baert – Magnetic Resonance Imaging in Ischemic Stroke

Отзывы
Отзывов пока нет.