Mathematical Methods in Data Science
-
20% KEDVEZMÉNY?
- A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
- Kiadói listaár EUR 175.00
-
72 581 Ft (69 125 Ft + 5% áfa)
Az ár azért becsült, mert a rendelés pillanatában nem lehet pontosan tudni, hogy a beérkezéskor milyen lesz a forint árfolyama az adott termék eredeti devizájához képest. Ha a forint romlana, kissé többet, ha javulna, kissé kevesebbet kell majd fizetnie.
- Kedvezmény(ek) 20% (cc. 14 516 Ft off)
- Kedvezményes ár 58 065 Ft (55 300 Ft + 5% áfa)
Iratkozzon fel most és részesüljön kedvezőbb árainkból!
Feliratkozom
72 581 Ft
Beszerezhetőség
Megrendelésre a kiadó utánnyomja a könyvet. Rendelhető, de a szokásosnál kicsit lassabban érkezik meg.
Why don't you give exact delivery time?
A beszerzés időigényét az eddigi tapasztalatokra alapozva adjuk meg. Azért becsült, mert a terméket külföldről hozzuk be, így a kiadó kiszolgálásának pillanatnyi gyorsaságától is függ. A megadottnál gyorsabb és lassabb szállítás is elképzelhető, de mindent megteszünk, hogy Ön a lehető leghamarabb jusson hozzá a termékhez.
A termék adatai:
- Kiadó Elsevier Science
- Megjelenés dátuma 2023. január 11.
- ISBN 9780443186790
- Kötéstípus Puhakötés
- Terjedelem258 oldal
- Méret 228x152 mm
- Súly 410 g
- Nyelv angol 428
Kategóriák
Hosszú leírás:
Mathematical Methods in Data Science covers a broad range of mathematical tools used in data science, including calculus, linear algebra, optimization, network analysis, probability and differential equations. Based on the authors' recently published and previously unpublished results, this book introduces a new approach based on network analysis to integrate big data into the framework of ordinary and partial differential equations for data
analysis and prediction. With data science being used in virtually every aspect of our society, the book includes examples and problems arising in data science and the clear explanation of advanced mathematical concepts, especially data-driven differential equations, making it accessible to researchers and graduate students in mathematics and data science.
Tartalomjegyzék:
1. Linear Algebra
2. Probability
3. Calculus and Optimization
4. Network Analysis
5. Ordinary Differential Equations
6. Partial Differential Equations
Modern Approaches in Machine Learning and Cognitive Science: A Walkthrough: Volume 4
