2025-05-28. 17:07
![[Kép: k7i7uaurr88r.png]](https://i.postimg.cc/7D8g4jQQ/k7i7uaurr88r.png)
English | 2025 | ISBN: 9783031897078 | 588 pages | TRUE PDF | 20.8 MB
Idézet: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.
? Contents of Download:
? 978.3.031.89707.8.pdf (John D. Kelleher) (2018) (20 MB)
⋆?- - - - -☽───⛧ ⤝❖⤞ ⛧───☾ - - - -?⋆
⭐️ Math For Data Science ✅ (20 MB)
NitroFlare Link(s) (Premium Link)
Idézet:A kódrészlet megtekintéséhez be kell jelentkezned, vagy nincs jogosultságod a tartalom megtekintéséhez.
RapidGator Link(s)
Idézet:A kódrészlet megtekintéséhez be kell jelentkezned, vagy nincs jogosultságod a tartalom megtekintéséhez.
⋆?- - - - -☽───⛧ ⤝❖⤞ ⛧───☾ - - - -?⋆
? 9783031897078.pdf (John D. Kelleher) (2018) (20.81 MB)
⭐️ Math For Data Science TRUE PDF ✅ (20.81 MB)
Idézet:A kódrészlet megtekintéséhez be kell jelentkezned, vagy nincs jogosultságod a tartalom megtekintéséhez.
Idézet:A kódrészlet megtekintéséhez be kell jelentkezned, vagy nincs jogosultságod a tartalom megtekintéséhez.
