Практическое руководство по математике для Data Science с реализацией основных концепций и алгоритмов на Python.
❓ Что внутри:
— Линейная алгебра и математический анализ
— Теория вероятностей и статистика
— PCA и сингулярное разложение (SVD)
— Линейная и логистическая регрессия
— Ridge Regression
— Метод максимального правдоподобия
— Основы нейронных сетей
— Реализация математических методов на Python
Подойдёт тем, кто хочет разобраться:
✅ Какая математика стоит за алгоритмами Data Science
✅ Как реализовывать математические методы на Python
✅ Как работают регрессия, PCA, SVD и простые нейросети
✅ Как связать математическую теорию с вычислениями
Разобрать эту математику на практике поможет курс «Математика для Data Science»



