Paramètres
- 272pages
- 10 heures de lecture
En savoir plus sur le livre
Mimo że osiągnięcia matematyczne są fundamentem algorytmiki, wielu inżynierów nie w pełni rozumie zasady matematyki dyskretnej. Choć może to nie stanowić problemu w codziennej pracy, znajomość tej dziedziny jest kluczowa dla biegłości w operowaniu algorytmami i pracy z danymi, co znacząco poprawia wyniki inżynierów. Książka ta stanowi kompleksowe wprowadzenie do matematyki dyskretnej, przydatne dla osób pragnących pogłębić swoje umiejętności informatyczne. Zawiera przystępne omówienie metod matematyki dyskretnej oraz ich zastosowania w algorytmach i analizie danych, w tym technik uczenia maszynowego. Przedstawione są zasady oceny złożoności obliczeniowej algorytmów oraz ich wykorzystanie w zarządzaniu pracą procesora. Omówiono też przechowywanie struktur grafowych, ich przeszukiwanie i znajdowanie ścieżek między wierzchołkami, a także zastosowanie informacji w bibliotekach Pythona, takich jak scikit-learn i NumPy. Książka obejmuje terminologię i metody matematyki dyskretnej, zastosowanie w algorytmach, algebra Boole'a, kombinatorykę, problemy z teorii grafów oraz związki między uczeniem maszynowym a matematyką dyskretną.
Achat du livre
Matematyka dyskretna dla praktyków., Ryan White
- Langue
- Année de publication
- 2022
- product-detail.submit-box.info.binding
- (souple)
Modes de paiement
Personne n'a encore évalué .
- Titre
- Matematyka dyskretna dla praktyków.
- Langue
- Polonais
- Auteurs
- Ryan White
- Éditeur
- Helion
- Publié
- 2022
- Format
- souple
- Pages
- 272
- ISBN10
- 8328383969
- ISBN13
- 9788328383968
- Séries
- Description
- Mimo że osiągnięcia matematyczne są fundamentem algorytmiki, wielu inżynierów nie w pełni rozumie zasady matematyki dyskretnej. Choć może to nie stanowić problemu w codziennej pracy, znajomość tej dziedziny jest kluczowa dla biegłości w operowaniu algorytmami i pracy z danymi, co znacząco poprawia wyniki inżynierów. Książka ta stanowi kompleksowe wprowadzenie do matematyki dyskretnej, przydatne dla osób pragnących pogłębić swoje umiejętności informatyczne. Zawiera przystępne omówienie metod matematyki dyskretnej oraz ich zastosowania w algorytmach i analizie danych, w tym technik uczenia maszynowego. Przedstawione są zasady oceny złożoności obliczeniowej algorytmów oraz ich wykorzystanie w zarządzaniu pracą procesora. Omówiono też przechowywanie struktur grafowych, ich przeszukiwanie i znajdowanie ścieżek między wierzchołkami, a także zastosowanie informacji w bibliotekach Pythona, takich jak scikit-learn i NumPy. Książka obejmuje terminologię i metody matematyki dyskretnej, zastosowanie w algorytmach, algebra Boole'a, kombinatorykę, problemy z teorii grafów oraz związki między uczeniem maszynowym a matematyką dyskretną.