Mimo że osiągnięcia matematyczne stały się podwalinami algorytmiki, wielu inżynierów nie w pełni rozumie reguły matematyki dyskretnej. Nawet jeśli nie stanowi to szczególnego problemu w codziennej pracy, w końcu okazuje się, że matematyka dyskretna jest niezbędna do osiągnięcia prawdziwej biegłości w operowaniu algorytmami i w pracy na danych. Co więcej, znajomość tej dziedziny bardzo ułatwia rozwiązywanie problemów z zakresu uczenia maszynowego. W ten sposób praktyczna biegłość w matematyce zauważalnie poprawia wyniki pracy inżynierów.
\nTa książka jest kompleksowym wprowadzeniem do matematyki dyskretnej, przydatnym dla każdego, kto chce pogłębić i ugruntować swoje umiejętności informatyczne. W zrozumiały sposób przedstawiono tu metody matematyki dyskretnej i ich zastosowanie w algorytmach i analizie danych, włączając w to techniki uczenia maszynowego. Zaprezentowano również zasady oceny złożoności obliczeniowej algorytmów i używania wyników tej oceny do zarządzania pracą procesora. Omówiono także sposoby przechowywania struktur grafowych, ich przeszukiwania i znajdywania ścieżek między wierzchołkami. Pokazano też, jak wykorzystać przedstawione informacje podczas posługiwania się bibliotekami Pythona, takimi jak scikit-learn i NumPy.
\nW książce między innymi:
\nterminologia i metody matematyki dyskretnej\nzastosowanie metod matematyki dyskretnej w algorytmach i analizie danych\nalgebra Boole\'a i kombinatoryka w podstawowych strukturach algorytmów\nrozwiązywanie problemów z dziedziny teorii grafów\nzadania związane z uczeniem maszynowym a matematyka dyskretna\nMatematyka dyskretna - poznaj, zrozum, zastosuj!
\nO autorach
\nDr Ryan T. White jest naukowcem specjalizującym się w uczeniu maszynowym i teorii prawdopodobieństwa. Wykłada matematykę w Florida Institute of Technology. Zajmuje się analizą stochastyczną i jej algorytmami, kieruje też projektami z zakresu uczenia maszynowego.
\nArchana Tikayat Ray przygotowuje się do obrony doktoratu w Georgia Institute of Technology w Atlancie. Jej prace badawcze koncentrują się na uczeniu maszynowym i przetwarzaniu języka naturalnego (NLP).
\n Skryť popis- Nakladateľ: Helion
- Kód:
- Rok vydania: 2022
- Jazyk: Poľština
- Väzba: Měkká
- Počet strán: 272
- Šírka balenia: 16.8 cm
- Výška balenia: 23.7 cm
- Hĺbka balenia: 1.3 cm
- Váha balenia: 451 g
Recenzie