مجله علمی تفریحی بیبیس
0

دانلود کتاب راهنمای مدل های ریاضی با پایتون – پروژه های یادگیری ماشینی خود را با NetworkX، PuLP و linalg ارتقا دهید

بازدید 2295
  • عنوان کتاب: A Handbook of Mathematical Models with Python / Elevate your machine learning projects with NetworkX, PuLP, and linalg
  • نویسنده: Dr. Ranja Sarkar
  • حوزه: یادگیری ماشین, پایتون
  • سال انتشار: 2024
  • تعداد صفحه: 144
  • زبان اصلی: انگلیسی
  • نوع فایل: pdf
  • حجم فایل: 4.22 مگابایت

مدل سازی ریاضی هنر تبدیل یک مسئله تجاری به یک فرمول ریاضی واضح است. برای یک مشکل خاص یا مورد استفاده، اجرای الگوریتمی یک مدل به بهینه سازی پارامترها و ایجاد بینش و درک بهتر برای امکان تصمیم گیری کمک می کند. یک مدل ریاضی مکمل مدل یادگیری ماشین است و از تصمیمات پرمخاطره در حوزه های حساس مانند پزشکی پشتیبانی می کند.
سه موضوع کانونی برای کمک به درک مدل‌سازی ریاضی وجود دارد:
• مناطقی که یک مدل ریاضی مفید است – برای مثال، مهندسی کنترل و پردازش سیگنال
• ابزارهای ریاضی مبتنی بر پایتون – به عنوان مثال، نظریه گراف و MCMC آزمایش شده است
• الگوریتم های اساسی بهینه سازی ریاضی
من مفاهیم مدلسازی ریاضی و رویکردهای مختلف مدلسازی را از طریق این کتاب ارائه خواهم کرد. من شما را در انتخاب روش بهینه و الگوریتم مناسب برای حل یک مشکل تجاری با استفاده از پایتون، بر اساس دو منبع اصلی اطلاعات راهنمایی خواهم کرد:
• تجربه من از 5 سال گذشته به عنوان یک دانشمند داده و توسعه دهنده برنامه برای مشاغل
• تحقیقات آکادمیک من (در مراحل مختلف بلوغ) در سراسر رشته های علمی به مدت یک دهه
به عنوان یک متخصص داده، معتقدم مدل‌های ریاضی (معادله محور) با اهداف و محدودیت‌ها در یک مسئله به اندازه مدل‌های یادگیری ماشین (داده محور) مرتبط هستند. در برخی موارد، ترکیب مناسب هر دو بهترین راه حل ها را به همراه دارد.
دانشمندان داده، متخصصان تحقیق و توسعه، و به طور کلی دانشمندان تجارت، می توانند بینش عملی در مورد مدل سازی ریاضی با پایتون از این کتاب به دست آورند.
فرض بر این است که شما از موارد زیر آگاهی دارید:
• معادلات دیفرانسیل
• جبر خطی
• مبانی آمار
• انواع داده ها و ساختار داده ها
• الگوریتم های عددی
در مورد ارتباط مدل‌های ریاضی، نحوه تفسیرپذیری باید در مدل‌ها در حین حل یک مشکل تجاری لحاظ شود، و اینکه چگونه بهینه‌سازی ریاضی و تنظیم مدل‌های یادگیری ماشین برای رسیدن به راه‌حل بهینه مهم است، آشنا خواهید شد. همچنین با در نظر گرفتن مقرون به صرفه بودن و کارایی الگوریتم زیربنایی در هر مورد تجاری، نحوه انتخاب مدل را یاد خواهید گرفت.

Mathematical modeling is the art of transforming a business problem into a clear mathematical formulation. For a given problem or use case, the algorithmic implementation of a model helps optimize parameters and generate better insights and comprehension to enable decision-making. A mathematical model complements a machine learning model and supports high-stake decisions in sensitive domains such as medicine, for example.
There are three focal topics to help you understand mathematical modeling:
• Areas where a mathematical model is useful – for example, control engineering and signal processing
• Tested Python-based mathematical tools – for example, graph theory and MCMC
• Underlying algorithms of mathematical optimization
I will provide concepts of mathematical modeling and various approaches to modeling through this book. I will guide you in choosing the optimal technique and best-suited algorithm to solve a business problem using Python, based on two main sources of information:
• My experience from the past 5 years as a data scientist and application developer for businesses
• My academic research (at different stages of maturity) across science disciplines for a decade
As a data professional, I believe mathematical models (equation-driven) with objectives and constraints in a problem are as relevant as (data-driven) machine learning models. In some cases, the right combination of both yields the best solutions.
Data scientists, research and development professionals, and business scientists, in general, can gain practical insights into mathematical modeling with Python from this book.
It is assumed that you have knowledge of the following:
• Differential equations
• Linear algebra
• Basics of statistics
• Data types and data structures
• Numerical algorithms
You will learn about the relevance of mathematical models, how interpretability must be factored into models while solving a business problem, and how mathematical optimization and tuning machine learning models are important to arrive at the optimal solution. You will also learn how to choose a model, keeping in mind the cost-effectiveness and efficiency of the underlying algorithm per the business case.

این کتاب را میتوانید از لینک زیر بصورت رایگان دانلود کنید:

Download: A Handbook of Mathematical Models with Python

نظرات کاربران

  •  چنانچه دیدگاه شما توهین آمیز باشد تایید نخواهد شد.
  •  چنانچه دیدگاه شما جنبه تبلیغاتی داشته باشد تایید نخواهد شد.

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد.

بیشتر بخوانید