Matematyka dyskretna dla praktyków. Algorytmy i uczenie maszynowe w Pythonie

W świecie algorytmów matematyka dyskretna odgrywa kluczową rolę, jednak wielu inżynierów nie w pełni zgłębiło jej znaczenie. Nawet jeśli problemy matematyki dyskretnej nie stają się codziennym wyzwaniem, ich znajomość jest nieodzowna dla osiągnięcia prawdziwej biegłości w operowaniu algorytmami oraz analizie danych. Dodatkowo, umiejętności te znacznie ułatwiają rozwiązywanie zagadnień z zakresu uczenia maszynowego, co prowadzi do lepszych wyników w pracy inżynierskiej.

Książka ta stanowi obszerny przewodnik po matematyce dyskretnej, skierowany do tych, którzy pragną rozwijać swoje kompetencje w dziedzinie informatyki. Przystępnie przedstawia metody matematyki dyskretnej oraz ich praktyczne zastosowanie w algorytmice i analizie danych, w tym również w technikach uczenia maszynowego. Omówione są również zasady oceny złożoności obliczeniowej algorytmów i ich rola w efektywnym zarządzaniu zasobami procesora. Czytelnik znajdzie tu także sposoby na efektywne przechowywanie i przeszukiwanie struktur grafowych oraz metody znajdowania ścieżek między ich wierzchołkami. Praktyczne wskazówki pokazują, jak wykorzystać te koncepcje w pracy z popularnymi bibliotekami Pythona, jak scikit-learn i NumPy.

W publikacji tej znajdziesz szeroki zakres tematów, takich jak: szczegółowe omówienie terminologii i metod matematyki dyskretnej, wykorzystanie jej metod w algorytmach i analizie danych, zastosowanie algebry Boole'a i kombinatoryki w algorytmach, teoria grafów i jej zastosowanie, a także związki między uczeniem maszynowym a matematyką dyskretną. Poznaj potencjał matematyki dyskretnej i odkryj, jak efektywnie ją zastosować!