Matematyka dyskretna dla praktyków. Algorytmy i uczenie maszynowe w Pythonie - Ryan T. White, Archana Tikayat Ray

Indeks: KSZ-21245 EAN: 9788328383968
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. Podręcznik prezentuje także zasady oceny złożoności obliczeniowej algorytmów i używania wyników tej oceny do zarządzania pracą procesora.
Matematyka dyskretna dla praktyków. Algorytmy i uczenie maszynowe w Pythonie - Ryan T. White,...
49,90 zł
47,52 zł netto
Dostępny
SPRAWDŹ ILOŚĆ
Wysyłka 24h
30 dni na zwrot
Producent: Helion

Opis produktu: Matematyka dyskretna dla praktyków. Algorytmy i uczenie maszynowe w Pythonie - Ryan T. White, Archana Tikayat Ray

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. Podręcznik prezentuje także 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.

Matematyka dyskretna dla praktyków. Algorytmy i uczenie maszynowe w Pythonie - Ryan T. White, Archana Tikayat Ray

Matematyka dyskretna dla praktyków. Algorytmy i uczenie maszynowe w Pythonie - Ryan T. White, Archana Tikayat Ray.

Matematyka dyskretna dla praktyków. Algorytmy i uczenie maszynowe w Pythonie - Ryan T. White, Archana Tikayat Ray

Matematyka dyskretna dla praktyków. Algorytmy i uczenie maszynowe w Pythonie.

Informacje o autorze

Dr 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.

Archana Tikayat Ray absolwentka Georgia Institute of Technology w Atlancie. Jej prace badawcze koncentrują się na uczeniu maszynowym i przetwarzaniu języka naturalnego (NLP). Interesuje się problematyką Data Science, Machine Learning i Natural Language Processing oraz ich zastosowaniami.

Informacje o książce

  • Tytuł oryginalny: Practical Discrete Mathematics: Discover math principles that fuel algorithms for computer science and machine learning with Python
  • Autor: Archana Tikayat Ray, Ryan T. White
  • Tłumaczenie: Filip Kamiński
  • ISBN: 978-83-283-8396-8
  • Rok wydania: 2022
  • Format: 168 x 237 mm
  • Ilość stron: 272
  • Oprawa: miękka
  • Wydawnictwo: Helion S.A.

Spis treści

O autorach
O recenzencie
Wprowadzenie
I. Podstawowe pojęcia z obszaru matematyki dyskretnej

1. Podstawowe pojęcia, notacja, teoria mnogości, relacje i funkcje

  • Czym jest matematyka dyskretna?
  • Podstawowa teoria mnogości
    • Definicja zbiory i ich notacja
    • Definicja elementy zbiorów
    • Definicja zbiór pusty
    • Przykład kilka przykładowych zbiorów
    • Definicja podzbiory i nadzbiory
    • Definicja notacja konstrukcji zbiorów
    • Przykład użycie notacji konstrukcji zbiorów
    • Definicja podstawowe operacje na zbiorach
    • Definicja zbiory rozłączne
    • Przykład liczby parzyste i nieparzyste
    • Twierdzenie prawa De Morgana
    • Dowód
    • Przykład prawo De Morgana
    • Definicja moc zbioru
    • Przykład moce zbiorów
  • Funkcje i relacje
    • Definicja relacje, dziedziny i przeciwdziedziny
    • Definicja funkcje
    • Przykłady relacje kontra funkcje
    • Przykład funkcje w algebrze elementarnej
    • Przykład funkcje w Pythonie i funkcje matematyczne
  • Podsumowanie

2. Logika formalna i dowody matematyczne

  • Logika formalna i dowodzenie za pomocą tablic prawdy
    • Podstawy terminologii stosowanej w logice formalnej
    • Przykład niepoprawny argument
    • Przykład wszystkie pingwiny mieszkają w RPA!
    • Podstawowe idee logiki formalnej
    • Tablice prawdy
    • Przykład implikacja odwrotna
    • Przykład prawo przechodniości implikacji
    • Przykład prawa De Morgana
    • Przykład implikacja przeciwstawna
  • Dowody wprost
    • Przykład iloczyn parzystych i nieparzystych liczb całkowitych
    • Przykład pierwiastki liczb parzystych
    • Skrócenie dowodu za pomocą implikacji przeciwstawnej
  • Dowody nie wprost
    • Przykład czy istnieje najmniejsza dodatnia liczba wymierna?
    • Przykład dowód, że 2 jest liczbą niewymierną
    • Przykład ile jest liczb pierwszych?
  • Dowodzenie przez indukcję matematyczną
    • Przykład suma 1+2+...+n
    • Przykład kształty wypełniające przestrzeń
    • Przykład wzrost wykładniczy a wzrost w tempie silni
  • Podsumowanie

3. Obliczenia w systemach o podstawie n

  • Zrozumieć liczby o podstawie n
    • Przykład liczby dziesiętne
    • Definicja liczby o podstawie n
  • Konwersje między różnymi podstawami
    • Konwersja liczb o podstawie n na liczby dziesiętne
    • Przykład wartość dziesiętna liczby o podstawie 6
    • Konwersja z zapisu dziesiętnego na system o podstawie n
    • Przykład konwersja liczby dziesiętnej na liczbę binarną (podstawa 2)
    • Przykład konwersje z systemu dziesiętnego na binarny i szesnastkowy w Pythonie
  • Liczby binarne i ich zastosowania
    • Algebra Boolea
    • Przykład użytkownicy Netfliksa
  • Liczby szesnastkowe i ich zastosowanie
    • Przykład położenie obiektów w pamięci komputera
    • Przykład wyświetlanie komunikatów o błędach
    • Przykład adresy MAC
    • Przykład kolory w sieci
  • Podsumowanie

4. Kombinatoryka z użyciem SciPy

  • Podstawy zliczania
    • Definicja iloczyn kartezjański
    • Twierdzenie moc iloczynów kartezjańskich zbiorów skończonych
    • Definicja iloczyn kartezjański n zbiorów
    • Twierdzenie reguła mnożenia
    • Przykład bajty
    • Przykład kolory w komputerze
  • Permutacje i kombinacje obiektów
    • Definicja permutacja
    • Przykład permutacje prostego zbioru
    • Twierdzenie permutacje zbioru
    • Przykład playlista
    • Wzrost w tempie silni
    • Twierdzenie wariacja bez powtórzeń
    • Definicja kombinacja
    • Przykład kombinacje kontra permutacje prostego zbioru
    • Twierdzenie kombinacje ze zbioru
    • Współczynniki dwumianowe
    • Przykład tworzenie zespołu
    • Przykład kombinacje kul
  • Alokacja pamięci
    • Przykład wstępne przydzielanie pamięci
  • Skuteczność algorytmów siłowych
    • Przykład szyfr Cezara
    • Przykład problem komiwojażera
  • Podsumowanie

5. Elementy prawdopodobieństwa dyskretnego

  • Definicja doświadczenie losowe
  • Definicje zdarzenia elementarne, zdarzenia losowe, przestrzenie prób
  • Przykład rzut monetą
  • Przykład rzut wieloma monetami
  • Definicja miara probabilistyczna
  • Twierdzenie podstawowe własności prawdopodobieństwa
  • Przykład sport
  • Twierdzenie monotoniczność
  • Twierdzenie zasada włączeń i wyłączeń
  • Definicja rozkład jednostajny
  • Twierdzenie obliczanie prawdopodobieństwa
  • Przykład rzut wieloma monetami
  • Definicja zdarzenia niezależne
  • Przykład rzucanie wieloma monetami
  • Prawdopodobieństwo warunkowe i twierdzenie Bayesa
    • Definicja prawdopodobieństwo warunkowe
    • Przykład temperatury i opady
    • Twierdzenie reguły mnożenia
    • Twierdzenie twierdzenie o prawdopodobieństwie całkowitym
    • Twierdzenie twierdzenie Bayesa
  • Bayesowski filtr antyspamowy
    Zmienne losowe, średnie i wariancja
    • Definicja zmienna losowa
    • Przykład błędy przesyłania danych
    • Przykład empiryczna zmienna losowa
    • Definicja wartość oczekiwana
    • Przykład empiryczna zmienna losowa
    • Definicja wariancja i odchylenie standardowe
    • Twierdzenie obliczanie wariancji w praktyce
    • Przykład empiryczna zmienna losowa
  • Google PageRank (część I)
  • Podsumowanie
II. Zastosowania matematyki dyskretnej w analizie danych i informatyce

6. Algorytmy algebry liniowej

  • Zrozumieć układy równań liniowych
    • Definicja równanie liniowe dwóch zmiennych
    • Definicja kartezjański układ współrzędnych
    • Przykład równanie liniowe
    • Definicja układ dwóch równań liniowych dwóch zmiennych
    • Przykład układ oznaczony
    • Przykład układ sprzeczny
    • Przykład układ nieoznaczony
    • Definicja układy równań liniowych i ich rozwiązania
    • Definicja układy oznaczone, sprzeczne i nieoznaczone
  • Macierze i macierzowe reprezentacje układów równań liniowych
    • Definicja macierze i wektory
    • Definicja dodawanie i odejmowanie macierzy
    • Definicja mnożenie przez skalar
    • Definicja transpozycja macierzy
    • Definicja iloczyn skalarny wektorów
    • Definicja mnożenie macierzy
    • Przykład ręczne mnożenie macierzy i mnożenie macierzy w NumPy
  • Rozwiązywanie małych układów równań liniowych za pomocą metody eliminacji Gaussa
    • Definicja współczynnik wiodący
    • Definicja zredukowana macierz schodkowa
    • Przykład układ oznaczony z macierzą schodkową
    • Przykład układ sprzeczny z macierzą schodkową
    • Przykład układ nieoznaczony z macierzą schodkową
    • Algorytm eliminacja Gaussa
    • Przykład układ 3 równań liniowych z 3 niewiadomymi
  • Rozwiązywanie dużych układów równań liniowych za pomocą NumPy
    • Przykład układ 3 równań z 3 niewiadomymi (NumPy)
    • Przykład sprzeczne i nieoznaczone układy równań w NumPy
    • Przykład układ 10 równań z 10 niewiadomymi (NumPy)
  • Podsumowanie

7. Złożoność algorytmów

  • Złożoność obliczeniowa algorytmów
  • Notacja dużego O
    • Kiedy stałe mają znaczenie?
  • Złożoność algorytmów zawierających podstawowe instrukcje sterujące
    • Przepływ sekwencyjny
    • Przepływ warunkowy
    • Pętla
  • Złożoność popularnych algorytmów wyszukiwania
    • Algorytm wyszukiwania liniowego
    • Algorytm wyszukiwania binarnego
  • Popularne klasy złożoności obliczeniowej
  • Podsumowanie
  • Bibliografia

8. Przechowywanie i wyodrębnianie cech z grafów, drzew i sieci

  • Zrozumieć grafy, drzewa i sieci
    • Definicja graf
    • Definicja stopień wierzchołka
    • Definicja ścieżki
    • Definicja cykle
    • Definicja drzewa lub grafy acykliczne
    • Definicja sieci
    • Definicja grafy skierowane
    • Definicja sieci skierowane
    • Definicja wierzchołki sąsiednie
    • Definicja grafy i składowe spójne
  • Zastosowania grafów, drzew i sieci
  • Przechowywanie grafów i sieci
    • Definicja lista sąsiedztwa
    • Definicja macierz sąsiedztwa
    • Definicja macierz sąsiedztwa dla grafu skierowanego
    • Wydajne przechowywanie danych sąsiedztwa
    • Definicja macierz wag sieci
    • Definicja macierz wag sieci skierowanej
  • Wyodrębnianie cech z grafów
    • Stopnie wierzchołków w grafie
    • Liczba ścieżek o określonej długości między wierzchołkami
    • Twierdzenie potęgi macierzy sąsiedztwa
    • Potęgi macierzy w Pythonie
    • Twierdzenie najkrótsza (pod względem liczby krawędzi) ścieżka pomiędzy vi i vj
  • Podsumowanie

9. Przeszukiwanie struktur danych i znajdowanie najkrótszych ścieżek

  • Przeszukiwanie struktur grafowych i drzew
  • Algorytm przeszukiwania w głąb (DFS)
  • Implementacja algorytmu przeszukiwania w głąb w Pythonie
  • Problem najkrótszej ścieżki i jego warianty
    • Najkrótsze ścieżki w sieciach
    • Inne zastosowania najkrótszych ścieżek
    • Definicja problemu najkrótszej ścieżki
    • Sprawdzenie, czy istnieje rozwiązanie
  • Znajdowanie najkrótszych ścieżek metodą siłową
  • Algorytm Dijkstry znajdowania najkrótszych ścieżek
    • Algorytm Dijkstry
    • Algorytm Dijkstry zastosowany do małego problemu
  • Implementacja algorytmu Dijkstry w Pythonie
    • Przykład najkrótsze ścieżki
    • Przykład sieć bez połączenia
  • Podsumowanie
III. Praktyczne zastosowania matematyki dyskretnej

10. Analiza regresji za pomocą NumPy i scikit-learn

  • Zbiór danych
  • Linie najlepszego dopasowania i metoda najmniejszych kwadratów
    • Zmienne
    • Zależność liniowa
    • Regresja
  • Linia najlepszego dopasowania
    • Metoda najmniejszych kwadratów i suma kwadratów błędów
  • Dopasowywanie prostej metodą najmniejszych kwadratów w NumPy
  • Dopasowywanie krzywych metodą najmniejszych kwadratów z użyciem NumPy i SciPy
  • Dopasowanie płaszczyzn metodą najmniejszych kwadratów z użyciem NumPy i SciPy
  • Podsumowanie

11. Wyszukiwanie w sieci za pomocą algorytmu PageRank

  • Rozwój wyszukiwarek na przestrzeni lat
  • Google PageRank (część II)
  • Implementacja algorytmu PageRank w Pythonie
  • Zastosowanie algorytmu na danych rzeczywistych
  • Podsumowanie

12. Analiza głównych składowych za pomocą scikit-learn

  • Wartości i wektory własne, bazy ortogonalne
  • Redukcja wymiarowości za pomocą analizy głównych składowych
  • Implementacja metody PCA z scikit-learn
  • Zastosowanie metody PCA na rzeczywistych danych
  • Podsumowanie

Książka - Autor Archana Tikayat Ray, Ryan T. White
Książka - ISBN 978-83-283-8396-8
Książka - Oprawa miękka
Książka - Wydawnictwo Helion S.A.
Tematyka Python

Wysyłka w dniu zamówienia

Zaksięgowanie wpłaty za zamówienie na naszym koncie w dzień roboczy do godziny 12:00 oznacza wysyłkę towaru jeszcze tego samego dnia! 

Czas realizacji płatności uzależniony jest od godzin sesji ELIXIR banków nadawcy i odbiorcy przelewu (więcej informacji na ten temat np. na stronie https://www.kiedy-przelew.pl/).

Darmowa wysyłka w Polsce już od 300 zł

Jeśli kwota do zapłaty za produkty przekroczy 300 zł dostawa gratis! Dotyczy zamówień opłaconych przed wysyłką. Zamówienia pobraniowe wysyłamy gratis od 500 zł.

Zamówienia wielkogabarytowe, przekraczające standardowe wymiary przesyłek kurierskich mogą zostać wysłane na palecie. Czas doręczenia takiej przesyłki wynosi 1-3 dni robocze od momentu nadania.

Wysyłka na terenie Polski

Card image cap
Poczta Polska
  • Termin dostawy: 1-3 dni
  • Płatność z góry: od 9,90 zł
  • Płatność przy odbiorze: 17,90 zł
  • Ubezpieczenie: 1000 zł
Card image cap
Kurier GLS
  • Termin dostawy: 24h
  • Płatność z góry: od 14,90 zł
  • Płatność przy odbiorze: 22,90 zł
  • Ubezpieczenie: 6000 zł
Card image cap
Inpost Paczkomaty 24/7
  • Termin dostawy: 1-3 dni
  • Płatność z góry: od 12,90 zł
  • Ponad 11 000 Paczkomatów
  • Ubezpieczenie: 200 zł
Card image cap
Inpost Kurier
  • Termin dostawy: 24h
  • Płatność z góry: od 16,90 zł
  • Ubezpieczenie: do 100 000 zł
  • Dostawa pod wskazany adres

Wysyłka za granicę

Kurier GLS - strefa 1

Austria, Belgia, Chrowacja, Czechy, Dania, Niemcy, Holandia, Słowacja

  • Termin dostawy: 2-4 dni
  • Płatność z góry: 35 zł
Kurier GLS - strefa 2

Bułgaria, Estonia, Francja, Litwa, Luksemburg,  Łotwa, Portugalia, Rumunia, San Marino, Słowenia, Węgry, Włochy

  • Termin dostawy: 2-5 dni
  • Płatność z góry: 50 zł
Kurier GLS - strefa 3

Finlandia, Grecja, Hiszpania, Irlandia, Szwecja

  • Termin dostawy: 2-7 dni
  • Płatność z góry: 80 zł

Formy płatności

Card image cap
PayU
  • Płatność natychmiastowa. Twoja wpłata trafi na nasze kontro w ciągu kilku minut.

    W tym:
Card image cap
Przelew tradycyjny
  • Po złożeniu zamówienia otrzymasz od nas numer konta bankowego do dokonania przelewu.

    W zależności od banku Twoja wpłata dotrze do nas w ciągu 1-2 dni roboczych.
Card image cap
Pobranie
  • Za zakupy zapłacisz bezpośrednio przy odbiorze paczki. Pamiętaj o przygotowaniu odliczonej kwoty.

    Maksymalna wartość zamówienia płatnego za pobraniem to 6 000 zł.

Jako pierwszy zadaj pytanie dotyczące tego produktu!

Klienci którzy zakupili ten produkt kupili również:

Produkty z tej samej kategorii: