- الصفحة الرئيسية /
- الكتب /
- Science & Math /
- Mathematics /
- الدراسة والتعليم /
- رياضيات التعلم الآلي: إتقان الجبر الخطي وحساب...
0 ratings
منتج #:
139778066
رياضيات التعلم الآلي: إتقان الجبر الخطي وحساب التفاضل والتكامل والاحتمالات
منتج #:
139778066
LYD 384
تفاصيل السعر
باستثناء رسوم الشحن والجمارك ( سيتم احتساب رسوم الشحن والجمارك عند إتمام الشراء )
*سيتم استيراد جميع العناصر من أمريكا
0 ratings
اكتب رأيك
متوفر فى المخزون
مستورد من متجر USA
كمية:
اطلب الآن واحصل عليه حول الخميس, سبتمبر 03
معاملة آمنة
تعمل يوباي جاهدة لحماية أمنك وخصوصيتك. يضمن نظام أمان الدفع المتقدم لدينا السرية من خلال تشفير معلوماتك أثناء النقل باستخدام بروتوكولات AES (معايير التشفير المتقدمة) وSSL (طبقة المنافذ الآمنة). تفاصيل الدفع الخاصة بك آمنة بنسبة %100 لأننا لا نشارك تفاصيل الدفع الخاصة بك مع بائعين تابعين لجهات خارجية
أفضل شركائنا اللوجستيين
إتقان الجبر الخطي وحساب التفاضل والتكامل ونظرية الاحتمالات للتعلم الآلي.
شحن
سريع
استرجاع
مجاني*
تغليف آمن
منتجات أصلية %100
الامتثال لمعيار PCI DSS
حاصل على شهادة ISO 27001
مايفيد
المناهج الدراسية الشاملة
يغطي موضوعات أساسية مثل الجبر الخطي وحساب التفاضل والتكامل والاحتمالات خصيصًا لتطبيقات التعلم الآلي، مما يضمن اكتساب الطلاب المهارات الأساسية الحيوية للدراسات المتقدمة والتطبيقات العملية.
تطبيقات عملية
يركز على سيناريوهات العالم الحقيقي حيث يتم تطبيق المفاهيم الرياضية في التعلم الآلي، وسد الفجوة بين النظرية والتطبيق، وبالتالي تعزيز قدرات المتعلمين على حل المشكلات.
إرشادات الخبراء
تم تصميمه وتدريسه من قبل متخصصين في الصناعة وأكاديميين، ويقدم نظرة ثاقبة للتقنيات والمنهجيات المتطورة، وبالتالي يوفر للمتعلمين فرصًا قيمة للإرشاد والتواصل.
تفاصيل المنتج
| الناشر | نشر Packt |
| تاريخ النشر | 30 مايو 2025 |
| لغة | الإنجليزية |
| طول الطباعة | 730 صفحة |
| ردمك -10 | 1837027870 |
| ردمك -13 | 978-1837027873 |
| وزن العنصر | 2.72 جنيه (1.23 كجم) |
| الأبعاد | 7.5 × 1.65 × 9.25 بوصة (19.1 × 4.2 × 23.5 سم) |
من يجب أن يشتري؟
-
طموحون في البيانات
مثالي لأولئك الذين يبدأون حياتهم المهنية في علم البيانات بحثًا عن المعرفة الأساسية في المفاهيم الرياضية للتعلم الآلي.
-
طلاب المرحلة الجامعية
سيجد طلاب الجامعات الذين يتابعون دورات في الرياضيات أو الإحصاء أو علوم الكمبيوتر أن هذه المادة تعزز فهمهم.
-
عشاق التعلم الآلي
سيستفيد الأفراد المهتمون بتعميق معرفتهم بأطر وخوارزميات التعلم الآلي من خلال المبادئ الرياضية.
-
مبتدئين بدون خلفية
قد يواجه المبتدئون الذين ليس لديهم أي أساس رياضي صعوبة في فهم المفاهيم ويجدونها متقدمة للغاية أو مرهقة.
وصف المنتج
رياضيات التعلم الآلي: إتقان الجبر الخطي وحساب التفاضل والتكامل والاحتمالات للتعلم الآلي
هل لديك أي استفسار؟ تحدث معنا
أسئلة العملاء & الإجابات
-
سؤال:
What topics are covered in the Mathematics of Machine Learning book?
إجابه: The book covers essential topics including linear algebra, calculus, and probability, which are fundamental for understanding machine learning algorithms. These subjects help build a strong mathematical foundation necessary for grasping complex machine learning concepts. For instance, linear algebra is critical for understanding data structures in machine learning, while calculus is important for optimization techniques. This foundational knowledge enables readers to effectively develop, implement, and troubleshoot machine learning models. -
سؤال:
Who is the target audience for this book?
إجابه: This book is designed for students, professionals, and anyone interested in mastering the mathematical concepts behind machine learning. It's ideal for those who already have a basic understanding of mathematics and are looking to deepen their knowledge for practical applications in data science and machine learning projects. By tackling real-world problems and examples, readers can effectively apply mathematical theories to various machine learning scenarios in industries such as finance, healthcare, and technology. -
سؤال:
How can mastering mathematics improve my machine learning skills?
إجابه: Mastering mathematics enhances your ability to understand and implement machine learning algorithms more effectively. A strong grasp of linear algebra allows you to manipulate data structures, while calculus helps you optimize models through techniques like gradient descent. Probability enables you to assess model accuracy and uncertainty. This knowledge not only aids in better model performance but also allows you to critically evaluate and troubleshoot existing algorithms in real-world applications. -
سؤال:
Is prior knowledge of mathematics required to read this book?
إجابه: While prior exposure to basic mathematical concepts is beneficial, the book provides thorough explanations to accommodate readers with varying levels of expertise. It gradually introduces more complex topics, ensuring that even those with limited backgrounds in mathematics can grasp the essential ideas. This structured approach allows readers to build confidence and gradually tackle more intricate topics relevant to machine learning, making it accessible for self-learners and students alike. -
سؤال:
What practical applications does knowledge from this book enable?
إجابه: Knowledge from this book equips you for various applications in fields such as data analysis, artificial intelligence, and predictive modeling. By mastering the underlying mathematical principles, you can design machine learning algorithms, build predictive models, or analyze large datasets effectively. Whether working on a personal project, contributing to a research initiative, or pursuing a career in data science, the skills gained from this book can significantly enhance your ability to solve real-world problems powered by machine learning. -
سؤال:
Can this book help with preparing for machine learning interviews?
إجابه: Absolutely! This book is an excellent resource for honing the mathematical skills often assessed in machine learning job interviews. By thoroughly understanding linear algebra, calculus, and probability, you can confidently answer technical questions and tackle case studies related to algorithm design and data interpretation. The comprehensive coverage of mathematical concepts ensures you are well-prepared to demonstrate your analytical capabilities in interviews, making you a strong candidate in the competitive job market of data science. -
سؤال:
How does this book compare to other machine learning resources?
إجابه: This book stands out by focusing specifically on the mathematical foundations of machine learning, rather than solely on programming or application tools. Many resources may emphasize case studies or software implementation, while this one prioritizes the underlying mathematics, allowing for a deep understanding of how algorithms function. This unique emphasis prepares readers not just to use machine learning tools, but to innovate and troubleshoot, making it an excellent companion to more application-focused texts. -
سؤال:
Are there exercises or practical examples included in the book?
إجابه: Yes, the book includes various exercises and practical examples to reinforce the mathematical concepts covered. These examples not only illustrate the theoretical points but also encourage readers to apply what they have learned to real-world problems. Engaging with these exercises helps to solidify understanding and creates a pathway for learners to connect theory with practice, which is crucial in mastering the application of mathematics in machine learning. -
سؤال:
Where can I buy Mathematics of Machine Learning: Master linear algebra, calculus, and probability for machine learning in Libya?
إجابه: You can purchase the Mathematics of Machine Learning from Ubuy in Libya. Ubuy offers a wide range of books, including those focused on mathematics and machine learning. Shopping through Ubuy provides you with a convenient platform to explore various editions, compare options, and find related products to enhance your knowledge in machine learning. -
سؤال:
What skills can I expect to gain after reading this book?
إجابه: After reading this book, you can expect to gain a strong foundation in mathematics that enhances your analytical skills. You’ll learn how to manipulate and analyze data using linear algebra, apply calculus to optimize machine learning models, and understand the principles of probability that underpin data-driven decisions. These skills are vital in various applications, enabling you to tackle complex problems and innovate within the field of machine learning confidently.
Study & Teaching Editorial Review
** Mathematics of Machine Learning** The "Mathematics of Machine Learning" serves as a crucial resource for both students and professionals seeking to deepen their understanding of the mathematical foundations crucial to machine learning. The book adeptly navigates three fundamental areas: linear algebra, calculus, and probability theory. It aims to demystify these subjects, providing a balance of technical rigor and accessibility that caters to readers from various backgrounds. Readers appreciate the author’s clear explanations and structured approach that avoid unnecessary complexity, making it an ideal entry point for those who may find traditional math texts intimidating. The integration of Python implementations and practical exercises enhances the learning experience, helping to contextualize theoretical concepts within real-world applications. This alignment of theory with practice is particularly noted as a strength, transforming abstract principles into comprehensible components of machine learning. Moreover, the attention to mathematical notation is commendable, as it brings clarity to various symbols and terms commonly used within different domains, such as software and statistics. Many users have found the book not just a learning tool, but a reference they frequently return to for guidance. Despite some desires for more Consistent application of programming throughout the text, the initial chapters set a positive tone for the technical aspects involved. In conclusion, the "Mathematics of Machine Learning" is highly recommended for anyone serious about building their career in data science and artificial intelligence. It stands out as an indispensable guide that marries the theoretical underpinnings of machine learning with practical applications succinctly. **
مراجعات العملاء وتقييماتهم
1 تقييمات العملاء
-
5 نجمة
100%
-
4 نجمة
0%
-
3 نجمة
0%
-
2 نجمة
0%
-
1 نجمة
0%
أضف تقييم لهذا المنتج
شارك أفكارك مع عملاء آخرين
إيجابيات
- Clear explanations and well-structured content.
- Balances technical rigor with accessibility for diverse readers.
- Effective integration of theory with practical Python exercises.
- Strong focus on mathematical notation enhances understanding.
- Suitable for both students and working professionals in the field.
سلبيات
- Some readers desire a more Consistent application of Python throughout all chapters.
منصة موثوقة وثقة كاملة للمشتري
MA
Mohammad
مشتري موثّق
“Excellent quality and original too,when ubuy send original things I will appreciate that ,I very satisfied thank you”
23 July 2026 · عبر Trustpilot
CK
Chitra
مشتري موثّق
“The order and delivery progress was communicated very well. Package arrived within the estimated time. Products arrived as expected in good condition.”
22-Jul-26 · عبر Trustpilot
K
kund
مشتري موثّق
“Good supply of products. Safe payment methods, and shipment worldwide! Genuine products.”
23-Jul-26 · عبر Trustpilot
OO
Onesi
مشتري موثّق
“Was my first time buying a product from Ubuy, but I found it so helpful. This is reliable. Gonna place a new order!”
22 July 2026 · عبر Trustpilot
SJ
SAO JOHN
مشتري موثّق
“Ubuy is a great online platform to buy stuff. Reliable, fast delivery time and great value for money. I've been using Ubuy online shopping platform for three years now and will continue to do so.”
23 July 2026 · عبر Trustpilot
الخروج الآمن
شحن عالمي
إسترجاع سهل
منتجات أصلية
تاريخ سعر المنتج
معلومات مهمة
- القيود: بالنسبة للمنتجات التي يتم شحنها دولياً، يُرجى ملاحظة أن أي ضمان من الشركة المصنعة قد لا يكون صالحاً؛ قد لا تتوفر خيارات خدمة الشركة المصنعة؛ قد لا تكون أدلة المنتج والتعليمات وتحذيرات السلامة مكتوبة بلغة بلد المقصد؛ قد لا يتم تصميم المنتجات (والمواد المصاحبة لها) وفقاً لمعايير بلد الوجهة والمواصفات ومتطلبات الملصقات؛ وقد لا تتوافق المنتجات مع الجهد الكهربي المستخدم في بلد الوجهة والمعايير الكهربائية الأخرى (تتطلب استخدام محوّل كهربي أو جهاز تحويل إذا كان ذلك مناسباً). المستلم مسؤول عن ضمان إمكانية استيراد المنتج بشكل قانوني إلى بلد الوجهة. عند الطلب من يوباي أو الشركات التابعة لها، يكون المستلم هو المستورد المسجل ويجب أن يلتزم بجميع القوانين واللوائح الخاصة ببلد الوجهة.
- ليست كل المنتجات المدرجة على يوباي معروضة للبيع، لأن يوباي هو محرك بحث عالمي. المنتجات تخضع للوائح التصدير / التجارة.
LYD 384
اطلب الآن واحصل عليه حول الخميس, سبتمبر 03
هذا المنتج غير ممنوع في بلدي. (الرجاء الضغط على الرابط أعلاه إذا لم يكن هذا المنتج ممنوعاً في بلدك ، لذلك سيقوم فريقنا بمراجعته والسماح به.)
كمية:
معاملة آمنة
نوفر لك مدفوعات مشفّرة، وحماية متكاملة للمشتري، مع الالتزام بمعايير PCI DSS وشهادة ISO 27001:2022 لضمان أعلى مستويات الأمان في كل عملية شراء.
أفضل شركائنا اللوجستيين
أسرع توصيل عبر الحدود
المميزات والفوائد
- دليل شامل للرياضيات وراء التعلم الآلي.
- يغطي الجبر الخطي وحساب التفاضل والتكامل والاحتمالات مع أمثلة عملية لبايثون.
- كتبه عالم الرياضيات الحاصل على درجة الدكتوراه ومهندس التعلم الآلي تيفادار دانكا.
- مثالي للمهندسين والمطورين وعلماء البيانات الذين يتطلعون إلى تعزيز خبراتهم.
- يوازن بين النظرية والتطبيقات الواقعية في التعلم الآلي.
- يتضمن كتابًا إلكترونيًا مجانيًا بتنسيق PDF مع شراء نسخة مطبوعة أو نسخة Kindle.
ضمان Ubuy
تسوّق بثقة مع منتجات أصلية %100، ومدفوعات آمنة متوافقة مع معيار PCI DSS، وحماية بيانات معتمدة وفق ISO 27001، وشحن دولي سريع، وإرجاع مجاني*، وتغليف آمن لكل طلب.