A Handbook of Mathematical Models with Python

Книга представляет собой практическое руководство по применению математических моделей в проектах машинного обучения с использованием Python. Автор, доктор Ранджа Саркар, делится десятилетним опытом в научных исследованиях и data science, охватывая такие темы, как математическая оптимизация, теория управления, обработка сигналов и метод главных компонент (PCA).

В первой части книги рассматриваются основы математического моделирования, включая формулировку задач оптимизации и их связь с машинным обучением. Вторая часть посвящена практическим инструментам: библиотекам NetworkX, PuLP и linalg для решения задач линейной алгебры, графов и оптимизации.

Книга предназначена для специалистов по данным и инженеров машинного обучения, желающих углубить понимание математических основ алгоритмов. Примеры кода на Python помогают применить теорию на практике, а разделы о PCA и LDA дают четкое представление о методах снижения размерности.

Издание включает кейсы из различных отраслей: от электронной коммерции и маркетинга до кибербезопасности и энергетики. Это делает книгу полезной как для начинающих, так и для опытных практиков, стремящихся улучшить свои модели с помощью математической строгости.