×
Dodano do koszyka:
Pozycja znajduje się w koszyku, zwiększono ilość tej pozycji:
Zakupiłeś już tę pozycję:
Książkę możesz pobrać z biblioteki w panelu użytkownika
Pozycja znajduje się w koszyku
Przejdź do koszyka

Zawartość koszyka

ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

De-Mystifying Math and Stats for Machine Learning. Mastering the Fundamentals of Mathematics and Statistics for Machine Learning Seaport AI Madhavan

(ebook) (audiobook) (audiobook) Książka w języku 1
De-Mystifying Math and Stats for Machine Learning. Mastering the Fundamentals of Mathematics and Statistics for Machine Learning Seaport AI Madhavan - okladka książki

De-Mystifying Math and Stats for Machine Learning. Mastering the Fundamentals of Mathematics and Statistics for Machine Learning Seaport AI Madhavan - okladka książki

De-Mystifying Math and Stats for Machine Learning. Mastering the Fundamentals of Mathematics and Statistics for Machine Learning Seaport AI Madhavan - audiobook MP3

De-Mystifying Math and Stats for Machine Learning. Mastering the Fundamentals of Mathematics and Statistics for Machine Learning Seaport AI Madhavan - audiobook CD

Autor:
Seaport AI Madhavan
Serie wydawnicze:
Learning
Ocena:
Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
Stron:
63
Dostępne formaty:
     PDF
     ePub

Ebook (31,41 zł najniższa cena z 30 dni)

39,90 zł (-10%)
35,91 zł

Dodaj do koszyka lub Kup na prezent Kup 1-kliknięciem

(31,41 zł najniższa cena z 30 dni)

Przenieś na półkę

Do przechowalni

Beginning with basic concepts like central tendency, dispersion, and types of distribution, this course will help you build a robust understanding of data analysis. It progresses to more advanced topics, including hypothesis testing, outliers, and the intricacies of dependent versus independent variables, ensuring you grasp the statistical tools necessary for data-driven decision-making.
Moving ahead, you'll explore the mathematical frameworks crucial for machine learning algorithms. Learn about the significance of percentiles, the distinction between population and sample, and the vital role of precision versus accuracy in data science. Chapters on linear algebra and regression will enhance your ability to implement and interpret complex models, while practical lessons on measuring algorithm accuracy and understanding key machine learning concepts will round out your expertise.
The course culminates with an in-depth look at specific machine learning techniques such as decision trees, k-nearest neighbors (kNN), and gradient descent. Each chapter builds on the last, guiding you through a logical progression of knowledge and skills. By the end, you will have not only mastered the theoretical aspects but also gained practical insights into applying these techniques in real-world scenarios.

Wybrane bestsellery

Zobacz pozostałe książki z serii Learning

Packt Publishing - inne książki

Zamknij

Przenieś na półkę

Proszę czekać...
ajax-loader

Zamknij

Wybierz metodę płatności

Ebook
35,91 zł
Dodaj do koszyka
Zamknij Pobierz aplikację mobilną Ebookpoint
Zabrania się wykorzystania treści strony do celów eksploracji tekstu i danych (TDM), w tym eksploracji w celu szkolenia technologii AI i innych systemów uczenia maszynowego. It is forbidden to use the content of the site for text and data mining (TDM), including mining for training AI technologies and other machine learning systems.