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Data Science and Machine Learning (eBook)

Mathematical and Statistical Methods

Hong Kong) Te Alice Y.C. (University of Wales Trinity Saint David (Autor)

eBook Download: PDF

2019
532 Seiten
CRC Press (Verlag)
978-1-000-73077-7 (ISBN)

"e;This textbook is a well-rounded, rigorous, and informative work presenting the mathematics behind modern machine learning techniques. It hits all the right notes: the choice of topics is up-to-date and perfect for a course on data science for mathematics students at the advanced undergraduate or early graduate level. This book fills a sorely-needed gap in the existing literature by not sacrificing depth for breadth, presenting proofs of major theorems and subsequent derivations, as well as providing a copious amount of Python code. I only wish a book like this had been around when I first began my journey!"e; -Nicholas Hoell, University of Toronto"e;This is a well-written book that provides a deeper dive into data-scientific methods than many introductory texts. The writing is clear, and the text logically builds up regularization, classification, and decision trees. Compared to its probable competitors, it carves out a unique niche. -Adam Loy, Carleton CollegeThe purpose of Data Science and Machine Learning: Mathematical and Statistical Methods is to provide an accessible, yet comprehensive textbook intended for students interested in gaining a better understanding of the mathematics and statistics that underpin the rich variety of ideas and machine learning algorithms in data science.Key Features: Focuses on mathematical understanding. Presentation is self-contained, accessible, and comprehensive. Extensive list of exercises and worked-out examples. Many concrete algorithms with Python code. Full color throughout. Further Resources can be found on the authors website: https://github.com/DSML-book/Lectures

Erscheint lt. Verlag	26.11.2019
Sprache	englisch
Themenwelt	Mathematik / Informatik ► Informatik ► Datenbanken
	Mathematik / Informatik ► Informatik ► Theorie / Studium
	Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Computerprogramme / Computeralgebra
	Naturwissenschaften
	Sozialwissenschaften ► Pädagogik ► Erwachsenenbildung
	Sozialwissenschaften ► Politik / Verwaltung
	Sozialwissenschaften ► Soziologie ► Spezielle Soziologien
	Technik ► Elektrotechnik / Energietechnik
	Technik ► Umwelttechnik / Biotechnologie
	Wirtschaft ► Volkswirtschaftslehre ► Ökonometrie
ISBN-10	1-000-73077-8 / 1000730778
ISBN-13	978-1-000-73077-7 / 9781000730777

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