کتاب A Handbook of Mathematical Models with Python

کتاب A Handbook of Mathematical Models with Python: Elevate your machine learning projects with NetworkX, PuLP, and linalg (کتاب راهنمای مدل‌های ریاضی با پایتون: پروژه‌های یادگیری ماشین خود را با NetworkX، PULP و linalg ارتقا دهید) کاربرد ریاضیات را به صورت عملیاتی در علم یادگیری ماشین با استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون، آموزش می‌دهد.

در ادامه مقدمه‌ای از کتاب A Handbook of Mathematical Models with Python را از زبان نویسنده شرح خواهیم داد.

مقدمه‌ای بر کتاب A Handbook of Mathematical Models with Python:

مدل‌سازی 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 تصمیم‌گیری کمک می‌کند. یک مدل ریاضی مکمل مدل یادگیری ماشین است و از تصمیمات پرمخاطره در حوزه‌های حساس مانند پزشکی پشتیبانی می‌کند.

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
• الگوریتم‌های اساسی بهینه‌سازی ریاضی

من مفاهیم مدلسازی ریاضی و رویکردهای مختلف مدلسازی را از طریق کتاب A Handbook of Mathematical Models with Python 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 رشته‌های 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 حل‌ها را به همراه دارد.

بیشتر بخوانید: کتاب Machine Learning with Python Cookbook

کتاب A Handbook of Mathematical Models with Python برای چه کسی است؟

دانشمندان داده، متخصصان تحقیق و توسعه، و به طور کلی دانشمندان تجارت، می‌توانند 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 داده‌ها و ساختار داده‌ها
• الگوریتم‌های 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.

بیشتر بخوانید: کتاب Machine Learning for Streaming Data with Python

آنچه کتاب A Handbook of Mathematical Models with Python پوشش می‌دهد:

فصل اول، مقدمه‌ای بر مدل‌سازی ریاضی، مقدمه‌ای بر نظریه و مفاهیم مدل‌سازی ریاضی و حوزه‌هایی که یک مدل ریاضی در آنها غالب و مفید است، ارائه می‌کند.

فصل 2، یادگیری ماشین در مقابل مدل‌سازی ریاضی، با مثال‌هایی توضیح می‌دهد که چگونه مدل‌های یادگیری ماشین به عنوان ابزار پیش‌بینی و مدل‌های ریاضی کلاسیک به عنوان ابزار تجویزی عمل می‌کنند.

فصل 3، تجزیه و تحلیل مؤلفه‌های اصلی، روشی را برای کاهش ابعاد داده‌ها و نمونه‌هایی با ابعاد بسیار بالا ارائه می‌دهد که در آنها کاهش ابعاد ضروری است.

فصل 4، Gradient Descent، در مورد الگوریتمی است که پایه و اساس مدل‌های یادگیری ماشین را می‌سازد. انواع روش نزول گرادیان برای آموزش یادگیری ماشین و همچنین مدل‌های یادگیری عمیق استفاده می‌شود.

فصل 5، ماشین بردار پشتیبان، جزئیات ریاضی را در مورد الگوریتمی که بیشتر برای طبقه‌بندی داده‌ها استفاده می‌شود، ارائه می‌دهد.

فصل 6، نظریه گراف، نظریه ای را ارائه می‌دهد که روابط بین موجودات به هم پیوسته در یک شبکه را کمی یا مدل می‌کند.

فصل 7 کتاب A Handbook of Mathematical Models with Python، فیلتر کالمن، در مورد یک الگوریتم تخمین و پیش‌بینی حالت در حضور اندازه‌گیری‌های غیردقیق و نامشخص یک سیستم دینامیکی است.

فصل 8، زنجیره مارکوف، نظریه مدل‌سازی یک فرآیند تصادفی (تصادفی) را ارائه می‌کند. زنجیره مارکوف دسته‌ای از مدل‌های احتمالی است که وضعیت آینده بعدی را فقط از دانش وضعیت فعلی تعیین می‌کند.

فصل 9، بررسی تکنیک‌های بهینه‌سازی، الگوریتم‌های بهینه‌سازی مورد استفاده در مدل‌های یادگیری ماشین و الگوریتم‌های مورد استفاده در تحقیقات عملیات را ارائه می‌دهد. همچنین شما را با الگوریتم‌های تکاملی همراه با مثال آشنا می‌کند.

فصل 10، تکنیک‌های بهینه‌سازی برای یادگیری ماشین، روش‌هایی را برای تعیین اینکه کدام الگوریتم را برای بهینه‌سازی یک مدل یادگیری ماشین متناسب با یک مجموعه داده انتخاب کنیم، ارائه می‌کند.

سرفصل‌های کتاب A Handbook of Mathematical Models with Python:

• A Handbook of Mathematical Models with Python
• Contributors
• About the author
• About the reviewer
• Preface
• Part 1: Mathematical Modeling
  • Chapter 1: Introduction to Mathematical Modeling
  • Chapter 2: Machine Learning vis-à-vis Mathematical Modeling
• Part 2: Mathematical Tools
  • Chapter 3: Principal Component Analysis
  • Chapter 4: Gradient Descent
  • Chapter 5: Support Vector Machine
  • Chapter 6: Graph Theory
  • Chapter 7: Kalman Filter
  • Chapter 8: Markov Chain
• Part 3: Mathematical Optimization
  • Chapter 9: Exploring Optimization Techniques
  • Chapter 10: Optimization Techniques for Machine Learning
• Index
• Other Books You May Enjoy

جهت دانلود کتاب A Handbook of Mathematical Models with Python می‌توانید پس از پرداخت، دریافت کنید.