离散数学和算法

特点

• 离散数学涉及研究可数的、不同的元素，其原理广泛用于构建计算机科学和数据科学的算法

• 离散数学概念的知识将帮助您理解位于数据驱动任务核心的算法、二进制和通用数学

• 快速掌握离散数学原理

• 在学习离散数学语言时，还将学习对研究和描述计算机科学和机器学习对象和算法至关重要的方法

• 了解内存和 CPU 的工作原理。 除此之外，将了解如何分析数据以获得有用的模式，最终探索如何在网络路由、网络搜索和数据科学中应用数学概念

内容

• 离散数学的基本概念

  • 关键概念、符号、集合论、关系和函数

  • 形式逻辑与构造数学证明

  • 使用 Base-n 数进行计算

  • 使用 SciPy 的组合学

  • 离散概率的元素

  
  

• 在数据和计算机科学中实施离散数学

  • 线性代数中的计算算法

  • 算法的计算要求

  • 图、树和网络的存储和特征提取

  • 搜索数据结构和查找最短路径

  
  

• 离散数学的实际应用

  • 使用 NumPy 和 Scikit-Learn 进行回归分析

  • 使用 PageRank 进行 Web 搜索

  • 使用 Scikit-Learn 进行主成分分析

  
  

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