Четверг, 02.05.2024, 07:32
Перевод

Погода
Профиль
Здравствуйте, Гость
Гость, мы рады вас видеть.
Поиск
Друзья сайта
  • All Share
  • it-baza
  • Eroglamour.ru
  • Статистика
    widgeo.net



    Каталог webplus.info










    Яндекс.Метрика







    Онлайн всего: 1
    Гостей: 1
    Пользователей: 0


    Всего: 201
    Новых за месяц: 0
    Новых за неделю: 0
    Новых вчера: 0
    Новых сегодня: 0

    Администраторов: 2
    Модераторов: 3
    V.I.P.: 2
    Журналистов: 27
    Временных: 0
    Заблокированных: 0
    Обычных: 167

    Парней: 157
    Девушек: 43

    Всего материалов:
    Новостей: 43846
    Блогов: 226
    Файлов: 57
    Фото: 0
    Форум: 7/7
    Коментариев: 29


    Посетившие за День



    День рождения рождения
    Balagan1983(41)


    Облако тегов
    Реклама


    Меню сайта
    Категории раздела
    Программы [3808]
    Мультфильмы [491]
    Антивирус [223]
    Photoshop [1548]
    Книги Журналы [11595]
    Клипы [878]
    Фильмы онлайн [3]
    Все для Мобилы [352]
    Игры [1012]
    Музыка [9033]
    Фильмы [2969]
    Заработок в Интернете [554]
    Все для Того чтоб заработать в Интернете
    Разное [11198]
    Скрипты - Шаблоны для сайтов [57]
    Youtube
    Наш опрос
    Оцените мой сайт
    Всего ответов: 54
    Игра
    Реклама

    >

    Эротический видео-чат
    автоматическое продвижение сайтов






    $$$ для web-мастеров

    Сборник элитных сайтов с особой модерацией.

    <
    Рейтинг сайтов 3D Architech - Новости CG графикиСтатистика посещений сайта
    Каталог webplus.info
    Главная » 2022 » Март » 15 » Математика для Data Science
    16:12
    Математика для Data Science

    Разберитесь, как работают технологии машинного обучения, и научитесь пользоваться ими осознанно.

    Математика для DS - программа из 3-х курсов, которая поможет:
    1. Разобраться в теории
    Вы любите доходить до самой сути всего, что делаете. Вам интересно, что стоит за теми алгоритмами, которые вы применяете.
    2. Подготовиться к собеседованию
    Вы хотите работать в сфере Data Science и боитесь каверзных вопросов на собеседованиях? Не зря боитесь.
    3. Читать научные статьи
    Статьи по Data Science часто несложные по сути – но без определенной математической базы их сложно читать.
    4. Полюбить математику
    Мы любим математику и хотим показать вам, как она красива.

    Содержание:

    Блок 1 - Математический анализ.

    Модуль 1 - Одномерный математический анализ:
    - Зачем в машинном обучении нужен математический анализ
    - Множества и функции
    - Пределы последовательностей
    - Пределы функций и непрерывные функции
    - Производные
    - Одномерный градиентный спуск

    Модуль 2 - Многомерный математический анализ:
    - R^n: расстояния и векторы
    - Дифференциал и частные производные
    - Производная по направлению и градиент
    - Градиентный спуск
    - Модификации градиентного спуска (Momentum, RMSProp, Adam)

    Блок 2 - Линейная алгебра.

    Модуль 1 - Линейная алгебра:
    - Векторные пространства и линейные отображения
    - Матрицы
    - Нейронные сети
    - Подпространства, базис, размерность
    - Ранг матрицы и метод Гаусса

    Модуль 2 - Линейная алгебра продолжение:
    - Определитель, обратные матрицы, замена базиса
    - Скалярное произведение, углы, расстояния
    - Ортогональные матрицы
    - Матричные разложения
    - Собственные векторы и SVD
    - Backpropagation

    Блок 3 - Теория вероятностей.

    Модуль 1 - Дискретная теория вероятностей:
    - Вероятностное пространство, события, исходы
    - Равновероятные исходы
    - Условная вероятность, независимые события, теорема Байеса
    - Перестановки и биномиальные коэффициенты
    - Дискретная случайная величина, распределение, математическое ожидание, дисперсия
    - Ряды и счётное пространство исходов

    Модуль 2 - Непрерывная теория вероятностей:
    - Интеграл и непрерывное пространство исходов.
    - Непрерывная случайная величина, распределение, плотность распределения, математическое ожидание, дисперсия
    - Закон больших чисел
    - Центральная предельная теорема
    - Основы статистики: статистические тесты

    Тариф «Перельман»

    Название: Математика для Data Science
    Год: 2021
    Автор: Михаил Миронов, Екатерина Минеева
    Издательство: Издательские решения
    Жанр: программирование, разработка, компьютерная литература
    Количество страниц: 122
    Формат: PDF + PNG
    Язык: Русский
    Размер: 50.07 Mb

    Скачать Математика для Data Science

    Категория: Книги Журналы | Просмотров: 252 | Добавил: Kioka83 | Теги: разработка, Компьютерная Литература, Программирование | Рейтинг: 0.0/0
    Всего комментариев: 0
    Добавлять комментарии могут только зарегистрированные пользователи.
    [ Регистрация | Вход ]