Matematyka dyskretna dla praktyków. Algorytmy i uczenie maszynowe w Pythonie

Mimo że osiągnięcia matematyczne stały się podwalinami algorytmiki, wielu inżynier&oacute,w nie w pełni rozumie reguły matematyki dyskretnej. Nawet jeśli nie stanowi to szczeg&oacute,lnego problemu w codziennej pracy, w końcu okazuje się, że matematyka dyskretna jest niezbędna do osiągnięcia prawdziwej biegłości w operowaniu algorytmami i w pracy na danych. Co więcej, znajomość tej dziedziny bardzo ułatwia rozwiązywanie problem&oacute,w z zakresu uczenia maszynowego. W ten spos&oacute,b praktyczna biegłość w matematyce zauważalnie poprawia wyniki pracy inżynier&oacute,w.

Ta książka jest kompleksowym wprowadzeniem do matematyki dyskretnej, przydatnym dla każdego, kto chce pogłębić i ugruntować swoje umiejętności informatyczne. W zrozumiały spos&oacute,b przedstawiono tu metody matematyki dyskretnej i ich zastosowanie w algorytmach i analizie danych, włączając w to techniki uczenia maszynowego. Zaprezentowano r&oacute,wnież zasady oceny złożoności obliczeniowej algorytm&oacute,w i używania wynik&oacute,w tej oceny do zarządzania pracą procesora. Om&oacute,wiono 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.

W książce między innymi:

• terminologia i metody matematyki dyskretnej
• zastosowanie metod matematyki dyskretnej w algorytmach i analizie danych
• algebra Boole',a i kombinatoryka w podstawowych strukturach algorytm&oacute,w
• rozwiązywanie problem&oacute,w z dziedziny teorii graf&oacute,w
• zadania związane z uczeniem maszynowym a matematyka dyskretna