Math for Data Science

Omar Hijab

2025-ж. май · Springer Nature

Электрондук китеп

575

Барактар

Рейтинг жана сын-пикирлер текшерилген жок Кеңири маалымат

Учкай маалымат

Math for Data Science presents the mathematical foundations necessary for studying and working in Data Science. The book is suitable for courses in applied mathematics, business analytics, computer science, data science, and engineering. The text covers the portions of linear algebra, calculus, probability, and statistics prerequisite to Data Science. The highlight of the book is the machine learning chapter, where the results of the previous chapters are applied to neural network training and stochastic gradient descent. Also included in this last chapter are advanced topics such as accelerated gradient descent and logistic regression trainability.

Clear examples are supported with detailed figures and Python code; Jupyter notebooks and supporting files are available on the author's website. More than 380 exercises and nine detailed appendices covering background elementary material are provided to aid understanding. The book begins at a gentle pace, by focusing on two-dimensional datasets. As the text progresses, foundational topics are expanded upon, leading to deeper results at a more advanced level.

Автор жөнүндө

Omar Hijab obtained his doctorate from the University of California at Berkeley, and is faculty at Temple University in Philadelphia, Pennsylvania. Other book publications include Introduction to Calculus and Classical Analysis, 4th edition (978-3-319-28399-9) and Stabilization of Control Systems (978-0-387-96384-6).

Бул электрондук китепти баалаңыз

Оюңуз менен бөлүшүп коюңуз.

Окуу маалыматы

Смартфондор жана планшеттер

Android жана iPad/iPhone үчүн Google Play Китептер колдонмосун орнотуңуз. Ал автоматтык түрдө аккаунтуңуз менен шайкештелип, кайда болбоңуз, онлайнда же оффлайнда окуу мүмкүнчүлүгүн берет.

Ноутбуктар жана компьютерлер

Google Play'ден сатылып алынган аудиокитептерди компьютериңиздин веб браузеринен уга аласыз.

eReaders жана башка түзмөктөр

Kobo eReaders сыяктуу электрондук сыя түзмөктөрүнөн окуу үчүн, файлды жүктөп алып, аны түзмөгүңүзгө өткөрүшүңүз керек. Файлдарды колдоого алынган eReaders'ке өткөрүү үчүн Жардам борборунун нускамаларын аткарыңыз.

Мыйзамсыз нерсе жөнүндө кабарлоо