مقدمه ای بر الگوریتم های داده کاوی و یادگیری ماشین ایده های اساسی پشت همه الگوریتم ها و تکنیک های کلیدی برای داده کاوی و یادگیری ماشین را به همراه تکنیک های بهینه سازی معرفی می کند. رویکرد ریاضی قوی رسمی ، نمونه های خوب انتخاب شده و توصیه های کاربردی نرم افزاری به خوانندگان کمک می کند تا در مهارت های مدل سازی داده های خود اعتماد به نفس پیدا کنند تا بتوانند داده ها را برای طبقه بندی ، خوشه بندی ، برازش منحنی و پیش بینی ها پردازش و تفسیر کنند. نظریه و عمل را متعادل نگه می دارد ، مخصوصاً برای کسانی که به نظریه زمینه ای مرتبط ، توضیح داده شده و دقیق (و مبتنی بر شواهد) و دستورالعمل های روشن برای کار با داده های بزرگ نیاز دارند مفید است.یک رویکرد غیر رسمی و بدون قضایا با پوشش مختصر و فشرده همه موضوعات اساسی ارائه می دهدمقدمه ای بر هندسه تحلیلی و حسابداری مفاهیم اساسی هندسه تحلیلی و عملیات ابتدایی حساب را پوشش می دهد. این کتاب از 14 فصل تشکیل شده است و با مروری بر روابط اساسی سیستم مختصات آغاز می شود. فصل های بعدی به مبانی خط مستقیم ، معادلات و نمودارهای غیر خطی ، توابع و محدودیت ها و مشتقات می پردازد. این مباحث پس از بحث در مورد برخی از کاربردهای موضوعات ریاضی که قبلاً پوشش داده شده بود ، دنبال می شود. این متن همچنین اصول انتگرال ، توابع مثلثاتی ، توابع نمایی و لگاریتم و روشهای ادغام را در نظر می گیرد. فصل های پایانی به مفاهیم معادلات پارامتریک ، مختصات قطبی و سری بی نهایت می پردازد. این کتاب برای ریاضیدانان و دانشجویان ریاضی و کارشناسی ارشد مفید خواهد بود.قوانین مربوط به حیوانات منشاء باستانی دارد و در بسیاری از تمدنها گونه های خاصی از اهمیت خاصی برخوردار بوده اند ، اعم از مذهبی ، فرهنگی ، تغذیه ای یا ورزشی. به عنوان یک قاعده کلی ، این قانون تا قرن نوزدهم در درجه اول به حیوانات به عنوان دارایی و نه نیاز به حفاظت توجه داشت. از دهه 1970 قانون حیوانات ثابت شده است که زمینه ای برای تولید و اجرای قوانین ملی و بین المللی است. این امر به ویژه در زمینه های حفاظت و رفاه بوده و ملاحظات حقوقی و فلسفی گسترده ای در مورد وضعیت حیوانات صورت گرفته است. این کتاب قصد ندارد یک متن استاندارد باشد ، بلکه یک کتاب راهنما به معنای واقعی است ، راهنمای افراد غیر روحانی-یعنی
شامل نمونه های کار شده است که به کاربران در افزایش اعتماد به نفس در درک الگوریتم های کلیدی کمک می کند ، بنابراین خودآموزی را تشویق می کند
الگوریتم ها و تکنیک هایی را ارائه می دهد که می توانند در هر زبان برنامه نویسی پیاده سازی شوند ، با هر فصل شامل نکاتی در مورد بسته های نرم افزاری مربوطه
