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Artigo n.º:
42167722
Sparse Estimation with Math and Python: 100 Exercises for Building Logic
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42167722
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O que se Destaca
Practical Exercises
Offers 100 hands-on exercises to deepen understanding of sparse estimation, enhancing problem-solving skills and logical reasoning.
Math and Coding
Integrates mathematical concepts with Python coding, allowing users to apply theory in practical programming scenarios for comprehensive learning.
Targeted Learning
Designed for students and professionals seeking to master sparse estimation techniques, providing a structured pathway to proficiency in both theory and application.
Detalhes do produto
| Publisher | Springer |
| Publication date | October 31, 2021 |
| Edition | 1st ed. 2021 |
| Language | English |
| Print length | 256 pages |
| ISBN-10 | 9811614377 |
| ISBN-13 | 978-9811614378 |
| Item Weight | 14 ounces (396.9 grams) |
| Dimensions | 6.1 x 0.58 x 9.25 inches (15.5 x 1.5 x 23.5 cm) |
Quem Deverá Comprar?
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Aspiring Data Scientists
Ideal for individuals aiming to strengthen their skill set in data analysis and statistical modeling using Python.
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Students in Mathematics
Beneficial for students studying mathematics who want practical applications to reinforce their theoretical understanding.
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Programming Enthusiasts
Great for those who enjoy coding and want to apply their skills in mathematical problem-solving with practical exercises.
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Beginners in Programming
Not suitable for absolute beginners lacking foundational programming knowledge, as it assumes prior experience in Python.
DESCRIÇÃO DO PRODUTO
Sparse Estimation with Math and Python: 100 Exercises for Building Logic
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Perguntas e respostas do cliente
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Como comprar Sparse Estimation with Math and Python: 100 online na Ubuy?
Resposta: É fácil comprar Sparse Estimation with Math and Python: 100 online na Ubuy.. Você só precisa procurar o produto, escolher a forma de envio na hora de finalizar a compra e receber no seu endereço. -
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Sparse Estimation with Math and Python: 100 está disponível para compras online em Cabo Verde?
Resposta: Sim, na Ubuy Cabo Verde este produto está disponível para você comprar a um preço razoável.. O Sparse Estimation with Math and Python: 100 não está disponível localmente, mas você pode confiar em nós com nossos serviços de remessa expressa. -
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Quanto tempo leva para receber o produto após fazer o pedido?
Resposta: O tempo de entrega do seu produto encomendado varia de acordo com o que você pediu e o método de envio que você escolheu.. O tempo estimado de entrega é mencionado durante o processo de checkout, portanto, fique despreocupado ao fazer compras.
Intelligence & Semantics Editorial Review
Sparse Estimation with Math and Python: 100 Exercises for Building Logic is an engaging resource published by Springer, designed to enhance your logical reasoning skills through practical exercises. Covering a range of topics, this 256-page book is ideal for anyone looking to deepen their understanding of sparse estimation techniques, while being accessible in English with a well-organized layout. Readers have appreciated the variety of exercises that challenge and develop problem-solving abilities, making it an excellent supplement for those advancing their knowledge in math and programming. Whether you are a student or a professional, the clarity and structure of this book make it a valuable educational tool.
Avaliações e Classificações dos Clientes
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Prós
- Comprehensive exercises for skills development
- Well-structured and easy to follow
- Suitable for students and professionals
- Enhances logical reasoning capabilities
- Engaging content from a reputable publisher
Contras
- Could benefit from additional examples or solutions
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Recursos e benefícios
- Learn the core principles of sparse estimation through mathematical logic.
- Includes 100 exercises for hands-on practice and mastery.
- Self-contained approach makes it ideal for independent study.
- Suitable for undergraduate and graduate courses with structured content.
- Provides mathematical proofs and Python programs without dependencies.
- A valuable resource for data scientists, ML engineers, and researchers.
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