Data Science and Machine Learning: Mathematical and Statistical Methods (Chapman & Hall/CRC Machine Learning & Pattern Recognition)
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商品＃: 20814225

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  • 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! -Nicholas Hoell, University of TorontoThis 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
Publisher Chapman and Hall/CRC
Publication date November 22, 2019
Edition 1st
Language English
Print length 538 pages
ISBN-10 1138492531
ISBN-13 978-1138492530
Item Weight 3.73 pounds (1.69 kg)
Dimensions 8.75 x 1.25 x 11 inches (22.2 x 3.2 x 27.9 cm)
Part of series Chapman & Hall/Crc Machine Learning & Pattern Recognition

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Machine Theory Editorial Review

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