Laude pentru prima ediţie:

„În nouă capitole succinte, dar pline de informaţii, autorii oferă o introducere logic structurată şi solidă în metodele matematice şi statistice care stau la baza domeniului încă în evoluţie al inteligenţei artificiale şi ştiinţei datelor.” - Joacim Rocklöv şi Albert A. Gayle, International Journal of Epidemiology, Volumul 49, Numărul 6

„Această carte organizează algoritmii clar şi isteţ. Modul în care este scris codul Python urmează îndeaproape algoritmul—foarte util pentru cititorii care doresc să înţeleagă raţionamentul şi fluxul cunoştinţelor de bază.” - Yin-Ju Lai şi Chuhsing Kate Hsiao, Biometrics, Volumul 77, Numărul 4

Data Science and Machine Learning: Mathematical and Statistical Methods îşi propune să ofere un manual accesibil, dar cuprinzător, destinat studenţilor interesaţi să înţeleagă mai bine matematica şi statistica care stau la baza varietăţii bogate de idei şi algoritmi de învăţare automată din ştiinţa datelor.

Noutăţi în a doua ediţie

Această ediţie extinsă oferă actualizări în domenii cheie ale învăţării statistice:

• Metode Monte Carlo: O secţiune nouă care introduce eşantionarea regenerativă prin respingere - o alternativă mai simplă la MCMC.
• Învăţare nesupravegheată: Incluziunea a doi estimatori de densitate cu nuclee de difuzie multidimensionale, precum şi metoda de perturbare a lăţimii de bandă pentru selecţia optimă a lăţimii de bandă bazată pe date.
• Regresie: Selecţie automată nouă a lăţimii de bandă pentru regresia liniară locală.
• Selecţia şi reducerea caracteristicilor: Un capitol nou care introduce metoda klimax pentru selecţia modelelor în dimensiuni înalte.
• Învăţare prin întărire: Un capitol nou despre subiecte contemporane precum iteraţia politicii, învăţarea diferenţială temporală şi metodele de gradient al politicii, toate completate cu cod Python.
• Anexe: Tratament extins al algebrei liniare, analizei funcţionale şi optimizării, incluzând metoda coborârii pe coordonate şi noua metodă de majorare–minimizare pentru optimizarea restricţionată.

Caracteristici cheie:

• Se concentrează pe înţelegerea matematică.
• Prezentarea este completă, accesibilă şi cuprinzătoare.
• Listă extinsă de exerciţii şi exemple rezolvate.
• Mulţi algoritmi concreţi cu cod Python.
• Color integral pe tot parcursul şi indexare extinsă.
• Numerotare consecutivă unică pentru toate teoremele, definiţiile, ecuaţiile etc., pentru căutări mai uşoare în text.

Pagini: 730, Dimensiuni: 17.8x17.8cm