Beginning Mathematica and Wolfram for Data Science: Zastosowania w analizie danych, uczeniu maszynowym i sieciach neuronowych

Opinie czytelników

Książka zawiera przegląd sieci neuronowych i uczenia maszynowego przy użyciu Mathematica, z kilkoma dobrymi przykładami i wyjaśnieniami. Ma jednak wiele wad, w tym liczne literówki, niekompletne fragmenty kodu i problemy z układem, które mogą utrudniać zrozumienie.

⬤ Oferuje dobre wyjaśnienia i przykłady związane z sieciami neuronowymi i uczeniem maszynowym
⬤ przydatne dla osób zaznajomionych z Mathematica
⬤ dostępna jest zorganizowana dokumentacja programistów.

⬤ Wiele literówek w całej książce
⬤ fragmenty kodu są często ucięte lub niekompletne
⬤ problemy z układem utrudniają śledzenie instrukcji
⬤ może być wyzwaniem dla początkujących bez wcześniejszej wiedzy.

(na podstawie 5 opinii czytelników)

Oryginalny tytuł:

Beginning Mathematica and Wolfram for Data Science: Applications in Data Analysis, Machine Learning, and Neural Networks

Zawartość książki:

Udoskonal swoje umiejętności w zakresie programowania i analizy danych dzięki językowi programowania Wolfram i Mathematica, pakietowi narzędzi do matematyki stosowanej. Książka wprowadzi Cię w język programowania Wolfram i jego składnię, a także strukturę Mathematica oraz jej zalety i wady.

Zobaczysz, jak używać języka Wolfram do nauki o danych z perspektywy teoretycznej i praktycznej. Nauka tego języka sprawia, że kod nauki o danych jest lepszy, ponieważ jest bardzo intuicyjny i zawiera gotowe funkcje, które mogą zapewnić przyjazne doświadczenie dla tych, którzy używają innych języków programowania.

Dowiesz się, jak używać Mathematica tam, gdzie potrzebne jest zarządzanie danymi i obliczenia matematyczne. Po drodze docenisz, jak Mathematica zapewnia kompletną zintegrowaną platformę: ma mieszaną składnię w wyniku obliczeń symbolicznych i numerycznych, dzięki czemu może wykonywać różne procesy bez zbędnych linii kodu. Nauczysz się korzystać z notatników jako standardowego formatu, który służy również do tworzenia szczegółowych raportów z przeprowadzonych procesów.

Czego się nauczysz

⬤ Używaj Mathematica do eksploracji danych i opisywania pojęć za pomocą poleceń języka Wolfram.

⬤ Tworzenie zestawów danych, praca z ramkami danych i tworzenie tabel.

⬤ Importować, eksportować, analizować i wizualizować dane.

⬤ Praca z repozytorium danych Wolfram.

⬤ Tworzenie raportów z analiz.

⬤ Wykorzystanie Mathematica do uczenia maszynowego, z różnymi algorytmami, w tym regresją liniową, wielokrotną i logistyczną, drzewami decyzyjnymi i grupowaniem danych.

Dla kogo jest ta książka

Naukowcy zajmujący się danymi, którzy dopiero zaczynają używać Wolfram i Mathematica jako języka/narzędzia do programowania. Programiści powinni mieć pewne wcześniejsze doświadczenie w programowaniu, ale mogą być nowicjuszami w języku Wolfram.