26 июл. 2018 г.

Будет издана книга «Компьютерные науки. Базовый курс», Гленн Брукшир, Деннис Брилов, 13 издание, (под общ.редакцией Виктора Штонда), полноцветное издание, твердый переплет, ~800 стр., ISBN , «ДИАЛЕКТИКА», 2019

Будет издана книга «Компьютерные науки. Базовый курс», Гленн Брукшир, Деннис Брилов, 13 издание, (под общ.редакцией Виктора Штонда), полноцветное издание, твердый переплет, ~800 стр., ISBN , «ДИАЛЕКТИКА», 2019

Книга «Компьютерные науки. Базовый курс» написана для студентов, выбравших компьютерные науки своей профессией, а также для студентов, специализирующихся в любых других дисциплинах. Широкий охват материала вместе с четким изложением делает его доступным для студентов с любым базовым уровнем, обеспечивая практическое и реалистичное понимание предмета

Назначение этой книги — предоставить студентам всестороннее представление о предмете компьютерных наук, охватывающее все его аспекты, от сугубо практических до полностью абстрактных. Такой всесторонний подход к изучению базовых понятий открывает перед студентам, изучающими компьютерные науки, всю необъятную широту того предмета, в котором они решили специализироваться, а студентам любых других дисциплин позволяет получить общее представление о тех возможностях, которые доступны в том современном технократическом обществе, в котором они живут

Отдельные главы книги «Компьютерные науки. Базовый курс» вполне независимы и могут изучаться в том порядке, который установит преподаватель, с привлечением необходимого по его мнению объема материала, отмеченного как необязательный для вводного курса. Помимо перехода на новый полноцветный формат, подготовка 13-го издания книги также предусматривала необходимый пересмотр, обновление и исправление материала предыдущих изданий

В частности, в книгу был добавлен новый материал об использовании языка Python для создания программных инструментов, необходимых при проведении исследований и экспериментов. Основной материал книги дополняют около 1000 заданий и упражнений, а добавленные в каждую главу разделы «Задания по материалу главы» и «Общественные и социальные вопросы» имеют своим назначением углубление и закрепление понимания основных излагаемых концепций. На веб-сайте можно найти дополнительные материалы по данному курсу

Оригинал книги: «Computer Science: An Overview», Glenn Brookshear, Dennis Brylow, 13th Edition, 736 pages, ISBN 9780134875460, March 2018

Книга обсуждается в отдельном сообщении моего издательского блога
_______________________________________
ОСНОВНЫЕ ОСОБЕННОСТИ 13-го издания
_______________________________________
Обеспечение практического, реалистичного понимания материала

* Изложение материала от простого к сложному, от конкретных аспектов к абстрактным, что обеспечивает педагогически правильную подачу материала, когда каждая рассматриваемая тема непосредственно подводит к следующей. Хотя в целом изложение материала следует этой естественной прогрессии, отдельные главы и разделы книги достаточно независимы и вполне могут рассматриваться как самостоятельные единицы либо переупорядочиваться в рамках конкретных читаемых курсов

* Этические и юридические аспекты, обсуждаемые в таких разделах, как безопасность компьютерных сетей и Интернета, разработка программного обеспечения, технологии баз данных, проливают дополнительный свет на те специфические моменты, которые студенты должны знать, чтобы научиться безопасно и с необходимой ответственностью использовать эти технологии

* Использование примеров кода на языке программирования Python и псевдокода, выдержанного в том же стиле, обеспечивает этому курсу широкое признание в прочих STEMобластях знаний, таких, как физика или биология, и следует сложившимся предпочтениям при разработке приложений современной вычислительной науки

* Каждая глава включает подборку вопросов и заданий, помещенных в раздел “Общественные и социальные вопросы”, назначение которых — призывать студентов задуматься о связях, существующих между изложенным в главе материалом и тем обществом, в котором они живут. Подкрепление изложения основных концепций

* Переход к полноцветной версии издания. Многие изображения и диаграммы теперь представлены более детально и их проще анализировать. Синтаксическое цветовое выделение позволяет значительно упростить анализ примеров программного кода и псевдокода, приведенного в тексте. Схема цветового выделения соответствует принятым в большинстве современных сред разработки программного обеспечения с целью упрощения понимания кода программистами

* Пересмотр-ревизия, обновление и исправление ошибок предыдущего издания в каждой главе

* В 13 издание включено более 1000 заданий и упражнений, что повышает участие студентов в учебном процессе. Вопросы и упражнения в конце каждого раздела (за исключением вводной главы) позволяют закрепить только что пройденный материал, расширить понимание материала предыдущих разделов или подводят к связанным темам, которые будут рассмотрены позже. Ответы на эти задания даны в приложении Е. Задачи в разделах “Задания по материалу главы” в конце каждой главы (за исключением вводной) могут использоваться как задания для самостоятельной домашней работы, поскольку они охватывают материал всей главы и ответов на них в книге не приводится. Вопросы в разделах “Общественные и социальные вопросы” предназначены для индивидуального обдумывания и совместного обсуждения. Многие из них могут использоваться как задания для самостоятельных исследовательских работ, результатом которых будут краткие устные или письменные отчеты. Каждая глава завершается списком литературы для дополнительного чтения, в котором предлагаются ссылки на источники, содержащие дополнительный материал, имеющий отношение к теме главы

Что нового в 13-ом  издании книги «Введение в компьютерные науки»?

* Переход к полноцветной версии издания. Многие изображения и диаграммы теперь представлены более детально и их проще анализировать. Синтаксическое цветовое выделение позволяет значительно упростить анализ примеров программного кода и псевдокода, приведенного в тексте. Схема цветового выделения соответствует принятым в большинстве современных сред разработки программного обеспечения с целью упрощения понимания кода программистами

* Использование языка Python для создания программных инструментов, необходимых при проведении исследований и экспериментов

* Пересмотр, обновление и исправление ошибок предыдущего издания в каждой главе книги

* Главы о компьютерных сетях и Интернете, а также о компьютерной графике. Эти главы впервые появились в предыдущих изданиях книги (8 и 10, соответственно), но эти издания не были переведены на русский язык
_______________________________________________
ОГЛАВЛЕНИЕ книги «Компьютерные науки. Базовый курс» (13 издание)
_______________________________________________
Глава 0. Введение
0.1 Знакомство с алгоритмами
0.2 Происхождение вычислительных машин
0.3 Обзор этого курса
0.4 Дополнительные темы компьютерных наук
ЛИТЕРАТУРА

Глава 1. Хранение данных
1.1 Биты и их хранение
1.2 Основная память
1.3 Массовая память
1.4 Представление информации в виде комбинации двоичных разрядов
1.5 Двоичная система счисления
1.6 Представление целых чисел
1.7 Представление дробных значений
1.8 Данные и программирование
1.9 Сжатие данных
1.10 Ошибки при передаче информации
ЛИТЕРАТУРА

Глава 2. Обработка данных
2.1 Архитектура компьютера
2.2 Машинные языки
2.3 Выполнение программы
2.4 Арифметические и логические команды
2.5 Взаимодействие с другими устройствами
2.6 Программирование манипулирования данными
2.7 Другие типы архитектуры компьютеров
ЛИТЕРАТУРА

Глава 3. Операционные системы
3.1 Эволюция операционных систем
3.2 Архитектура операционных систем
3.3 Координация действий машины
3.4 Организация конкуренции между процессами
3.5 Безопасность
ЛИТЕРАТУРА

Глава 4. Компьютерные сети и Интернет
4.1 Основы компьютерных сетей
4.2 Интернет
4.3 Всемирная паутина — World Wide Web
4.4 Протоколы Интернета
4.5 Простая схема “Клиент-сервер”
4.6 Безопасность компьютерных сетей
ЛИТЕРАТУРА

Глава 5. Алгоритмы
5.1 Понятие алгоритма
5.2 Представление алгоритма
5.3 Создание алгоритма
5.4 Итерационные структуры
5.5 Рекурсивные структуры
5.6 Эффективность и правильность
ЛИТЕРАТУРА

Глава 6. Языки программирования
6.1 Исторический обзор
6.2 Концепции традиционного программирования
6.3 Процедуры и функции
6.4 Реализация языка
6.5 Объектно-ориентированное программирование
6.6 Программирование параллельных процессов
6.7 Декларативное программирование
ЛИТЕРАТУРА

Глава 7. Технология разработки программного обеспечения
7.1 Предмет технологии разработки программного обеспечения
7.2 Жизненный цикл программного обеспечения
7.3 Методология проектирования программного обеспечения
7.4 Модульность
7.5 Инструменты торговли ПО
7.6 Тестирование и гарантия качества
7.7 Документирование
7.8 Интерфейс «Человек – машина»
7.9 Право собственности и ответственность за создаваемое программное обеспечение
ЛИТЕРАТУРА

Глава 8. Представление данных
8.1 Основные типы структур данных
8.2 Связанные концепции
8.3 Реализация структур данных
8.4 Краткий пример
8.5 Специализированные типы данных
8.6 Классы и объекты
8.7 Указатели в машинном языке
ЛИТЕРАТУРА

Глава 9. Системы баз данных
9.1 Общие понятия
9.2 Реляционная модель
9.3 Объектно-ориентированные базы данных
9.4 Обеспечение целостности баз данных
9.5 Традиционные файловые структуры
9.6 Добыча данных
9.7 Влияние технологий баз данных на общество
ЛИТЕРАТУРА

Глава 10. Компьютерная графика
10.1 Область применения компьютерной графики
10.2 Обзор 3D-графики
10.3 Моделирование
10.4 Рендеринг или отрисовка
10.5 Работа с глобальным освещением
10.6 Анимация
ЛИТЕРАТУРА

Глава 11. Искусственный интеллект
11.1 Машины и интеллект
11.2 Восприятие
11.3 Рассуждения
11.4 Дополнительные области исследования
11.5 Искусственные нейронные сети
11.6 Роботехника
11.7 Осмысливание последствий
ЛИТЕРАТУРА

Глава 12. Теория вычислений
12.1 Функции и их вычисление
12.2 Машины Тьюринга
12.3 Универсальные языки программирования
12.4 Невычислимые функции
12.5 Сложность задач
12.6 Криптография с использованием открытых ключей
ЛИТЕРАТУРА

ПРИЛОЖЕНИЯ
А. Код ASCII
Б. Электронные схемы обработки чисел в двоичном дополнительном коде
В. Vole: Пример простого машинного языка
Г. Высокоуровневые языки программирования
Д. Эквивалентность итеративных и рекурсивных структур
Е. Ответы на вопросы и упражнения
_____________________
ОБ АВТОРАХ КНИГИ
_____________________
Гленн Брукшир
Glenn Brookshear
Ранее, в издательстве «ДИАЛЕКТИКА» (2001), было выпущено на русском языке 6 издание книги «Computer Science: An Overview» под названием «Введение в компьютерные науки»

Свойственный Гленну Брукширу (на фото), ясный и доходчивый стиль изложения позволил ему представить самые сложные темы на вполне доступном для неподготовленного читателя языке, избегнув при этом его чрезмерного упрощения и выхолащивания

Благодаря полноте и доходчивости изложения материала, не требующего никакой специальной подготовки, книга «Введение в компьютерные науки» стала полезной всем - студентам, преподавателям, будущим профессионалам в области компьютерных и IT-технологий, так и самому широкому кругу иных специалистов, нуждающихся в приобретении основ компьютерной грамотности

КОМПЬЮТЕРНЫЕ НАУКИ - путеводитель по древу компьютерных наук Гленна Брукшира
6-е издание
Являясь ответственным редактором русского перевода 6-го издания книги «Введение в компьютерные науки», я поместил в книгу небольшую обзорную статью «О компьютерных науках» (статья содержится на 11-13 страницах книги) - читайте эту статью в моем отдельном блоге где идет ее обсуждение

В Интернет можно почитать рецензии на книгу «Введение в компьютерные науки» двух известных IT-журналистов России - Эдуарда Пройдакова и Геля Рузайкина

Выпуск 6-го издания книги Дж. Гленна Брукшира на русском языке стимулировало появление современных учебников по основам компьютерным наукам отечественных преподавателей информатики





книга Алекс Мартелли, Анна Рейвенскрофт, Стив Холден «Python. Справочник. Полное описание языка» (3-е издание)
Python. Справочник 
Полное описание
языка


Алекс Мартелли 
Анна Рейвенскрофт
Стив Холден 

3 издание
Будет издана книга «Python. Справочник. Полное описание языка», Алекс Мартелли, Анна Рейвенскрофт, Стив Холден, 3 издание, бумага офсетная-белая, твердый переплет, ~800 стр., ISBN 978-5-6040723-8-7, «ДИАЛЕКТИКА», 2018

Полезный во многих ролях, начиная с проектирования и построения прототипов и заканчивая тестированием, развертыванием и сопровождением, на сегодняшний день Python последовательно входит в число самых популярных языков программирования

Третье издание ориентированной на практику книги «Python. Справочник. Полное описание языка» представляет собой краткий справочник по языку, включая версии Python 3.5, 2.7 и особенно 3.6, часто используемым областям его обширной стандартной библиотеки и ряду наиболее практичных модулей и пакетов от сторонних поставщиков

Будучи идеальной для программистов с некоторым опытом работы с Python и тех, кто перешел на Python с других языков программирования, книга «Python. Справочник. Полное описание языка» раскрывает широкий спектр прикладных областей, в том числе программирование для веб-среды и сети, обработка XML-документов, взаимодействие с базами данных и высокоскоростные числовые вычисления

Вы узнаете из книги «Python. Справочник. Полное описание языка», каким образом Python предлагает уникальную смесь элегантности, простоты, практичности и совершенной мощи

В 3-ем издании книги «Python. Справочник. Полное описание языка» рассматриваются:

- синтаксис Python, объектно-ориентированный Python, модули стандартной библиотеки и пакеты Python от сторонних поставщиков;

- поддержка Python для файловых и текстовых операций, постоянство и базы данных, параллельное выполнение и численные расчеты;

- основы работы в сети, программирование, управляемое событиями, и модули сетевых протоколов клиентской стороны;

- расширяющие модули Python, а также инструменты для организации в виде пакетов и распространения расширений, модулей и приложений

Оригинал книги: «Python in a Nutshell. A Desktop Quick Reference», Alex Martelli, Anna Ravenscroft, Steve Holden, Anna Ravenscroft, Steve Holden, 772 pages, ISBN 9781449392925, 4 May 2017

заказать-купить книгу Алекса Мартелли, Анны Рейвенскрофт и Стива Холдена «Python. Справочник. Полное описание языка» (3-е издание) в интернет-магазине DiaMail (Украина) (книгу можно заказать-купить в DiaMail Украина)
(заказать-купить книгу по «Python. Справочник. Полное описание языка» в интернет-магазине diamail.com.ua)

Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога


Будет издана книга «Искусственный интеллект для чайников», Джон Пол Мюллер, Лука Массарон, бумага офсетная-белая, мягкий переплет, ~350 стр., ISBN , «ДИАЛЕКТИКА», 2019

Книга «Искусственный интеллект для чайников» Джона Пола Мюллера и Лука Массарона поможет вам понять, что такое искусственный интеллект, как он должен работать и почему он терпел неудачи в прошлом

Вы также узнаете о причинах некоторых из проблем с искусственным интеллектом, а также о том, что сегодня их почти невозможно решить в некоторых случаях

В отличие от множества книг по этой теме, данная книга говорит вам правду о том, где и как искусственный интеллект не может работать, она развеет все мифы об искусственном интеллекте

Каждый вынесет из этой книги то, что люди всегда будут важны. Фактически, искусственный интеллект делает людей еще более важными, причем такими способами, которые вы даже не могли бы вообразить

Оригинал книги: «Artificial Intelligence For Dummies», John Paul Mueller, Luca Massaron, 336 pages, ISBN 9781119467656, April 2018

Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога
_______________________________________________
СЛЕДИТЕ ЗА ИЗМЕНЕНИЯМИ В ЭТОМ СООБЩЕНИИ -
последнее обновление - 22 августа 2018 года
_______________________________________________
на фото Виктор Штонда (Viktor Shtonda) издатель
Виктор Штонда, издатель
Viktor Shtonda, publisher
ВОПРОС - какие еще книги этой тематики Вы можете предложить для оперативного издания на русском языке ?


P.S. Только Ваша активная позиция в столь непростое время будет способствовать появлению новых и нужных Вам книг. А также, способствовать повышению качества книг, издаваемых издательской группой «ДИАЛЕКТИКА-ВИЛЬЯМС»

_______________________________________________
Ваши комментарии перед публикацией я просматриваю. Поэтому, я оставляю за собой право публиковать или нет комментарии с подписью Анонимный

25 июл. 2018 г.

Будет издана книга «Искусственный интеллект с примерами на Python», Пратик Джоши, бумага офсетная-белая, твердый переплет, ~500 стр., ISBN , «ДИАЛЕКТИКА», 2018

Будет издана книга «Искусственный интеллект с примерами на Python», Пратик Джоши, бумага офсетная-белая, твердый переплет, ~500 стр., ISBN , «ДИАЛЕКТИКА», 2018

Книга «Искусственный интеллект с примерами на Python» — отличное практическое руководство для тех, кто заинтересован в создании приложений на языке программирования Python на основе искусственного интеллекта

Книга содержит множество примеров, охватывающих очень широкий спектр разработок, ведущихся в этой области. Вы узнаете о том, как реализовать алгоритмы, обеспечивающие получение наилучших результатов в зависимости от специфики задачи, и увидите, как они применяются в реальных сценариях

Если ваши приложения связаны с обработкой изображений, текста, оперативной биржевой информации или данных в любой другой форме и Вы хотели бы расширить их возможности за счет использования элементов искусственного интеллекта, то эта книга несомненно станет вашим настольным руководством

Основные темы книги «Искусственный интеллект с примерами на Python»:

— реализация различных методов классификации и регрессии
— концепция кластеризации и ее использование для автоматического сегментирования данных
— создание интеллектуальных рекомендательных систем
— логическое программирование и способы его применения
— создание автоматизированных систем распознавания речи
— основы эвристического поиска и генетического программирования
— разработка игр с использованием искусственного интеллекта
обучение с подкреплением
— создание интеллектуальных приложений на Python, ориентированных на обработку изображений, текста и последовательных данных
— алгоритмы глубокого обучения и создание приложений на их основе

Охват серьезных тем AI, с одной стороны, и простые коды с другой, делают книгу «Искусственный интеллект с примерами на Python» хорошим учебником для самообразования

Оригинал книги: «Artificial Intelligence with Python», Prateek Joshi, 446 pages, ISBN 9781786464392, 2017

заказать-купить книгу Пратика Джоши «Искусственный интеллект с примерами на Python» в интернет-магазине DiaMail (Украина) (книгу можно заказать-купить в DiaMail Украина)
(заказать-купить книгу «Искусственный интеллект с примерами на Python» в интернет-магазине diamail.com.ua)

Книга обсуждается в отдельном сообщении моего издательского блога


Будет издана уникальная книга «Глубокое обучение и TensorFlow для профессионалов. Математический подход к построению систем искусственного интеллекта на Python», Сантану Паттанаяк, бумага офсетная-белая, твердый переплет, ~400 стр., ISBN , «ДИАЛЕКТИКА», 2019

Книга «Глубокое обучение и TensorFlow для профессионалов» представляет собой практическое и теоретическое руководство, содержащее множество бесценных советов и рекомендаций, которые помогут даже новичкам быстро освоить методы глубокого обучения и развертывания решений, построенных на их основе

В книге уделено внимание всем практическим аспектам глубокого обучения, имеющим важное значение для любой области применения. Приведено и описано множество демонстрационных прототипов, которые вы сможете использовать для создания новых приложений на основе технологии глубокого обучения

Программный код всех примеров из книги «Глубокое обучение и TensorFlow для профессионалов» предоставляется в удобной форме блокнотов iPython, что упростит читателям его выполнение и адаптацию под конкретные задачи

Основные темы книги «Глубокое обучение и TensorFlow для профессионалов»:

математические основы глубокого обучения;
— полный стек технологий глубокого обучения на основе TensorFlow;
— развертывание производственных вариантов сложных решений на основе глубокого обучения с использованием TensorFlow;
— проведение исследований в области глубокого обучения и выполнение экспериментов с помощью TensorFlow

Оригинал книги: «Pro Deep Learning with TensorFlow A Mathematical Approach to Advanced Artificial Intelligence in Python» by Santanu Pattanayak, 398 page, ISBN 9781484230954, December 2017

Книга обсуждается в отдельном сообщении моего издательского блога


Будет издана книга «Компьютерные науки. Базовый курс», Гленн Брукшир, Деннис Брилов, 13 издание, (под общ.редакцией Виктора Штонда), полноцветное издание, твердый переплет, ~800 стр., ISBN , «ДИАЛЕКТИКА», 2019

Книга «Компьютерные науки. Базовый курс» написана для студентов, выбравших компьютерные науки своей профессией, а также для студентов, специализирующихся в любых других дисциплинах. Широкий охват материала вместе с четким изложением делает его доступным для студентов с любым базовым уровнем, обеспечивая практическое и реалистичное понимание предмета

Назначение этой книги — предоставить студентам всестороннее представление о предмете компьютерных наук, охватывающее все его аспекты, от сугубо практических до полностью абстрактных. Такой всесторонний подход к изучению базовых понятий открывает перед студентам, изучающими компьютерные науки, всю необъятную широту того предмета, в котором они решили специализироваться, а студентам любых других дисциплин позволяет получить общее представление о тех возможностях, которые доступны в том современном технократическом обществе, в котором они живут

Отдельные главы книги «Компьютерные науки. Базовый курс» вполне независимы и могут изучаться в том порядке, который установит преподаватель, с привлечением необходимого по его мнению объема материала, отмеченного как необязательный для вводного курса. Помимо перехода на новый полноцветный формат, подготовка 13-го издания книги также предусматривала необходимый пересмотр, обновление и исправление материала предыдущих изданий

В частности, в книгу был добавлен новый материал об использовании языка Python для создания программных инструментов, необходимых при проведении исследований и экспериментов. Основной материал книги дополняют около 1000 заданий и упражнений, а добавленные в каждую главу разделы «Задания по материалу главы» и «Общественные и социальные вопросы» имеют своим назначением углубление и закрепление понимания основных излагаемых концепций. На веб-сайте можно найти дополнительные материалы по данному курсу

Оригинал книги: «Computer Science: An Overview», Glenn Brookshear, Dennis Brylow, 13th Edition, 736 pages, ISBN 9780134875460, March 2018

Книга обсуждается в отдельном сообщении моего издательского блога
___________________________________________________
СЛЕДИТЕ ЗА ИЗМЕНЕНИЯМИ В ЭТОМ СООБЩЕНИИ -
последнее обновление - 30 июля 2018 года
___________________________________________________
на фото Виктор Штонда (Viktor Shtonda) издатель
Виктор Штонда, издатель
Viktor Shtonda, publisher
ВОПРОС - какие еще книги этой тематики Вы можете предложить для оперативного издания на русском языке ?


P.S. Только Ваша активная позиция в столь непростое время будет способствовать появлению новых и нужных Вам книг. А также, способствовать повышению качества книг, издаваемых издательской группой «ДИАЛЕКТИКА-ВИЛЬЯМС»

____________________________________________
Ваши комментарии перед публикацией я просматриваю. Поэтому, я оставляю за собой право публиковать или нет комментарии с подписью Анонимный

1 июн. 2018 г.

Есть хорошая новость - будет издано 13 издание книги Гленна Брукшира (J. Glenn Brookshear) и Dennis Brylow «Computer Science: An Overview» (Введение в компьютерные науки) соответствующий стандарту «Computing Curricula 2013: Computer Science» (CC2013), который содержит рекомендации по преподаванию компьютерных наук и типовые учебные планы по этой дисциплине

Будет издана книга «Компьютерные науки. Базовый курс», Гленн Брукшир, Деннис Брилов, 13 издание, (под общ.редакцией Виктора Штонда), полноцветное издание, твердый переплет, ~800 стр., ISBN , «ДИАЛЕКТИКА», 2019

Книга «Компьютерные науки. Базовый курс» написана для студентов, выбравших компьютерные науки своей профессией, а также для студентов, специализирующихся в любых других дисциплинах. Широкий охват материала вместе с четким изложением делает его доступным для студентов с любым базовым уровнем, обеспечивая практическое и реалистичное понимание предмета

Назначение этой книги — предоставить студентам всестороннее представление о предмете компьютерных наук, охватывающее все его аспекты, от сугубо практических до полностью абстрактных. Такой всесторонний подход к изучению базовых понятий открывает перед студентам, изучающими компьютерные науки, всю необъятную широту того предмета, в котором они решили специализироваться, а студентам любых других дисциплин позволяет получить общее представление о тех возможностях, которые доступны в том современном технократическом обществе, в котором они живут

Отдельные главы книги «Компьютерные науки. Базовый курс» вполне независимы и могут изучаться в том порядке, который установит преподаватель, с привлечением необходимого по его мнению объема материала, отмеченного как необязательный для вводного курса. Помимо перехода на новый полноцветный формат, подготовка 13-го издания книги также предусматривала необходимый пересмотр, обновление и исправление материала предыдущих изданий

В частности, в книгу был добавлен новый материал об использовании языка Python для создания программных инструментов, необходимых при проведении исследований и экспериментов. Основной материал книги дополняют около 1000 заданий и упражнений, а добавленные в каждую главу разделы «Задания по материалу главы» и «Общественные и социальные вопросы» имеют своим назначением углубление и закрепление понимания основных излагаемых концепций. На веб-сайте можно найти дополнительные материалы по данному курсу

Оригинал книги: «Computer Science: An Overview», Glenn Brookshear, Dennis Brylow, 13th Edition, 736 pages, ISBN 9780134875460, March 2018

Книга обсуждается в отдельном сообщении моего издательского блога
_______________________________________________
СЛЕДИТЕ ЗА ИЗМЕНЕНИЯМИ В ЭТОМ СООБЩЕНИИ -
последнее обновление - 29 июля 2018 года
_______________________________________________
на фото Виктор Штонда (Viktor Shtonda) издатель
Виктор Штонда, издатель
Viktor Shtonda, publisher
ВОПРОС - какие еще книги этой тематики Вы можете предложить для оперативного издания на русском языке ?


P.S. Только Ваша активная позиция в столь непростое время будет способствовать появлению новых и нужных Вам книг. А также, способствовать повышению качества книг, издаваемых издательской группой «ДИАЛЕКТИКА-ВИЛЬЯМС»

_______________________________________________
Ваши комментарии перед публикацией я просматриваю. Поэтому, я оставляю за собой право публиковать или нет комментарии с подписью Анонимный

14 февр. 2018 г.

Издана уникальная книга «Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow: концепции, инструменты и техники для создания интеллектуальных систем», Орельен Жерон, (в переводе Юрия Артёменко), бумага офсетная-белая, твердый переплет, полноцветное издание, 688 стр., ISBN 978-5-9500296-2-2, «ДИАЛЕКТИКА», 2018

книга Орельена Жерона «Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow: концепции, инструменты и техники для создания интеллектуальных систем»
Прикладное машинное
обучение с помощью
Scikit-Learn и 

TensorFlow

Орельен Жерон

полноцветное 
издание
Издана книга «Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow: концепции, инструменты и техники для создания интеллектуальных систем», Орельен Жерон, (в переводе Юрия Артёменко), бумага офсетная-белая, твердый переплет, полноцветное издание, 688 стр., ISBN 978-5-9500296-2-2, «ДИАЛЕКТИКА», 2018 - заказать-купить книгу «Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow» в интернет-магазине ComBook.ru

Благодаря серии недавних достижений глубокое обучение значительно усилило всю область машинного обучения. В наше время даже программисты, почти ничего не знающие об этой технологии, могут использовать простые и эффективные инструменты для реализации программ, которые способны обучаться на основе данных. В настоящем практическом руководстве - книге «Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow: концепции, инструменты и техники для создания интеллектуальных систем», показано, что и как делать

За счет применения конкретных примеров, минимума теории и двух фреймворков Python прикладного уровня – Scikit-Learn и TensorFlow – автор книги Орельен Жерон поможет получить интуитивное представление о концепциях и инструментах, предназначенных для построения современных интеллектуальных систем

Из книги Вы узнаете о ряде приемов, начав с простой линейной регрессии и постепенно добравшись до глубоких нейронных сетей. Учитывая наличие в каждой главе книги «Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow: концепции, инструменты и техники для создания интеллектуальных систем» упражнений, помогающих закрепить то, чему вы научились, для начала работы нужен лишь опыт программирования:

• Исследуйте область машинного обучения, особенно нейронные сети
• Используйте Scikit-Learn для отслеживания проекта машинного обучения от начала до конца
• Исследуйте некоторые обучающие модели, включая методы опорных векторов, деревья принятия решений, случайные леса и ансамблевые методы
• Применяйте библиотеку TensorFlow для построения и обучения нейронных сетей
• Исследуйте архитектуры нейронных сетей, включая свёрточные сети, рекуррентные сети и глубокое обучение с подкреплением
• Освойте приемы для обучения и масштабирования глубоких нейронных сетей
• Используйте практические примеры кода, не овладевая чрезмерно теорией машинного обучения или деталями алгоритмов

Отдельная 16 Глава книги посвящена освещению темы Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning — RL), которая на сегодняшний день является одной из наиболее захватывающих областей машинного обучения!

«Эта книга — замечательное введение в теорию и практику решения задач с помощью нейронных сетей. Она охватывает ключевые моменты, необходимые для построения эффективных приложений, а также обеспечивает достаточную основу для понимания результатов новых исследований по мере их появления. Я рекомендую эту книгу всем, кто заинтересован в освоении практического машинного обучения»Пит Уорден, технический руководитель направления TensorFlow в Google

Оригинал книги: «Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques for Building Intelligent Systems», Aurelien Geron, 566 pages, ISBN 9781491962299, March 2017

заказать-купить книгу Орельена Жерона «Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow: концепции, инструменты и техники для создания интеллектуальных систем» в интернет-магазине «Библио-Глобус» (книгу можно заказать-купить в Библио-Глобус)
(заказать-купить книгу «Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow» в интернет-магазине biblio-globus.ru)

заказать-купить книгу Орельена Жерона «Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow: концепции, инструменты и техники для создания интеллектуальных систем» в интернет-магазине КОМБУК (самая низкая цена в России!) (книгу можно заказать-купить в КОМБУКе - самая низкая цена в России)
(заказать-купить книгу «Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow» в интернет-магазине ComBook.ru)

заказать-купить книгу Орельена Жерона «Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow: концепции, инструменты и техники для создания интеллектуальных систем» в онлайн-мегамаркете Ozon.ru(книгу можно заказать-купить в Ozon.ru)
(заказать-купить книгу «Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow» в онлайн-мегамаркете Ozon.ru)

заказать-купить книгу Орельена Жерона «Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow: концепции, инструменты и техники для создания интеллектуальных систем» в интернет-магазине DiaMail (Украина) (книгу можно заказать-купить в DiaMail Украина)
(заказать-купить книгу «Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow» в интернет-магазине diamail.com.ua)

Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога
___________________________________________________
ОГЛАВЛЕНИЕ книги «Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow»
___________________________________________________
Предисловие

Часть I. Основы машинного обучения
Глава 1. Введение в машинное обучение
Глава 2. Полный проект машинного обучения
Глава 3. Классификация
Глава 4. Обучение моделей
Глава 5. Методы опорных векторов
Глава 6. Деревья принятия решений
Глава 7. Ансамблевое обучение и случайные леса
Глава 8. Понижение размерности

Часть II. Нейронные сети и глубокое обучение
Глава 9. Подготовка к работе с TensorFlow
Глава 10. Введение в искусственные нейронные сети
Глава 11. Обучение глубоких нейронных сетей
Глава 12. Использование TensorFlow для распределения вычислений между устройствами и серверами
Глава 13. Сверточные нейронные сети
Глава 14. Рекуррентные нейронные сети
Глава 15. Автокодировщики
Глава 16. Обучение с подкреплением

Приложение А. Решения упражнений
Приложение Б. Контрольный перечень для проекта машинного обучения
Приложение В. Двойственная задача SVM
Приложение Г. Автоматическое дифференцирование
Приложение Д. Другие популярные архитектуры искусственных нейронных сетей
_____________________
ОБ АВТОРЕ КНИГИ
_____________________
Орельен Жерон
Орельен Жерон (Aurélien Géron, на фото) – консультант по машинному обучению

Бывший работник компании Google, он руководил командой классификации видеороликов YouTube с 2013 по 2016 год

С 2002 по 2012 год он также был основателем и руководителем технического отдела в компании Wifirst, ведущего поставщика услуг беспроводного доступа к Интернету во Франции, а в 2001 году – основателем и руководителем технического отдела в фирме Polyconseil, которая сейчас управляет сервисом совместного пользования электромобилями Autolib’



Будет издана книга «Компьютерные науки. Базовый курс», Гленн Брукшир, Деннис Брилов, 13 издание, (под общ.редакцией Виктора Штонда), полноцветное издание, твердый переплет, ~800 стр., ISBN , «ДИАЛЕКТИКА», 2019

Книга «Компьютерные науки. Базовый курс» написана для студентов, выбравших компьютерные науки своей профессией, а также для студентов, специализирующихся в любых других дисциплинах. Широкий охват материала вместе с четким изложением делает его доступным для студентов с любым базовым уровнем, обеспечивая практическое и реалистичное понимание предмета

Назначение этой книги — предоставить студентам всестороннее представление о предмете компьютерных наук, охватывающее все его аспекты, от сугубо практических до полностью абстрактных. Такой всесторонний подход к изучению базовых понятий открывает перед студентам, изучающими компьютерные науки, всю необъятную широту того предмета, в котором они решили специализироваться, а студентам любых других дисциплин позволяет получить общее представление о тех возможностях, которые доступны в том современном технократическом обществе, в котором они живут

Отдельные главы книги «Компьютерные науки. Базовый курс» вполне независимы и могут изучаться в том порядке, который установит преподаватель, с привлечением необходимого по его мнению объема материала, отмеченного как необязательный для вводного курса. Помимо перехода на новый полноцветный формат, подготовка 13-го издания книги также предусматривала необходимый пересмотр, обновление и исправление материала предыдущих изданий

В частности, в книгу был добавлен новый материал об использовании языка Python для создания программных инструментов, необходимых при проведении исследований и экспериментов. Основной материал книги дополняют около 1000 заданий и упражнений, а добавленные в каждую главу разделы «Задания по материалу главы» и «Общественные и социальные вопросы» имеют своим назначением углубление и закрепление понимания основных излагаемых концепций. На веб-сайте можно найти дополнительные материалы по данному курсу

Оригинал книги: «Computer Science: An Overview», Glenn Brookshear, Dennis Brylow, 13th Edition, 736 pages, ISBN 9780134875460, March 2018

Книга обсуждается в отдельном сообщении моего издательского блога


книга Хэдли Уикема и Гарретт Гроулмунда «Язык R в задачах науки о данных: импорт, подготовка, обработка, визуализация и моделирование данных»
Язык R в задачах
 науки о данных


 
Хэдли Уикем
Гарретт Гроулмунд


полноцветное
издание
В продаже книга «Язык R в задачах науки о данных: импорт, подготовка, обработка, визуализация и моделирование данных», Хэдли Уикем, Гарретт Гроулмунд, полноцветное издание, твердый переплет, 592 стр., ISBN 978-5-9909446-8-8, «ДИАЛЕКТИКА», 2018 - заказать-купить книгу «Язык R в задачах науки о данных» в интернет-магазине ComBook.ru

Книга «Язык R в задачах науки о данных: импорт, подготовка, обработка, визуализация и моделирование данных» задумана как введение в вычислительную среду R, среду разработки RStudio и библиотеку tidyverse — коллекцию пакетов, совместное использование которых обеспечивает быстроту и легкость анализа данных и делает этот вид деятельности чрезвычайно увлекательным занятием

Книга «Язык R в задачах науки о данных» ориентирована на читателей, не имеющих предварительного опыта программирования, и предназначена для того, чтобы помочь им в как можно более короткие сроки подготовиться к самостоятельному анализу данных

Основные темы книги «Язык R в задачах науки о данных»:

* предварительная обработка данных — преобразование наборов данных к виду, удобному для анализа;
* программирование — освоение мощных инструментов R, упрощающих анализ данных и делающих его более понятным;
* разведочный анализ — исследование данных, выдвижение и быстрая проверка гипотез;
* моделирование — предоставление сжатых сводных данных, отражающих истинные "сигналы", посылаемые набором данных;
* обмен информацией — изучение языка R Markdown, обеспечивающего интеграцию описательного текста, кода и результатов анализа

Оригинал книги: «R for Data Science: Import, Tidy, Transform, Visualize, and Model Data», Hadley Wickham, Garrett Grolemund, 522 pages, ISBN 9781491910399, January 2017

заказать-купить книгу Хэдли Уикем и Гарретт Гроулмундо «Язык R в задачах науки о данных: импорт, подготовка, обработка, визуализация и моделирование данных» в интернет-магазине «Библио-Глобус» (книгу можно заказать-купить в Библио-Глобус)
(заказать-купить книгу «Язык R в задачах науки о данных» в интернет-магазине biblio-globus.ru)

заказать-купить книгу Хэдли Уикем и Гарретт Гроулмундо «Язык R в задачах науки о данных: импорт, подготовка, обработка, визуализация и моделирование данных» в интернет-магазине КОМБУК (самая низкая цена в России!) (книгу можно заказать-купить в КОМБУКе - самая низкая цена в России)
(заказать-купить книгу «Язык R в задачах науки о данных» в интернет-магазине ComBook.ru)

заказать-купить книгу Хэдли Уикем и Гарретт Гроулмундо «Язык R в задачах науки о данных: импорт, подготовка, обработка, визуализация и моделирование данных» в онлайн-мегамаркете Ozon.ru(книгу можно заказать-купить в Ozon.ru)
(заказать-купить книгу по «Язык R в задачах науки о данных» в онлайн-мегамаркете Ozon.ru)

заказать-купить книгу Хэдли Уикем и Гарретт Гроулмундо «Язык R в задачах науки о данных: импорт, подготовка, обработка, визуализация и моделирование данных» в интернет-магазине DiaMail (Украина) (книгу можно заказать-купить в DiaMail Украина)
(заказать-купить книгу по «Язык R в задачах науки о данных» в интернет-магазине diamail.com.ua)

Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога


Будет издана книга «Python и машинное обучение», Себастьян Рашка, Вахид Мирджалили, 2-е издание, бумага офсетная-белая, твердый переплет, полноцветное издание, ~700 стр., ISBN , «ДИАЛЕКТИКА», 2018

Машинное обучение (Machine Learning) поглощает мир программного обеспечения, и теперь глубокое обучение (Deep Learning) расширяет машинное обучение

С помощью 2-го издания бестселлера Себастьяна Рашки - книгой «Python и машинное обучение», Вы освоите и сможете использовать передовые технологии машинного обучения, нейронных сетей и глубокого обучения

Будучи основательно обновленной с учетом самых последних версий библиотек для Python с открытым исходным кодом - scikit-learn, TensorFlow и др., эта книга предлагает современные практические знания, приемы и методы, которые необходимы для создания и содействия машинному обучению, глубокому обучению и современному анализу больших данных

В результате комплексного расширения и совершенствования книга теперь охватывает популярную библиотеку глубокого обучения TensorFlow. Код для scikit-learn также был полностью обновлен, чтобы включать последние улучшения и дополнения к этой универсальной библиотеке машинного обучения

Обладающие уникальной проницательностью и знанием дела авторы - Себастьяна Рашки и Вахид Мирджалили, ознакомят Вас с алгоритмами машинного обучения и глубокого обучения с нуля и покажут, как применять их к сложным задачам в отрасли, используя реалистичные и очень интересные примеры. К концу чтения книги «Python и машинное обучение» Вы будете готовы встретиться с новыми перспективами анализа данных в сегодняшнем мире

Если вы читали 1 издание книги, то Вам доставит удовольствие найти новый баланс классических идей и современных знаний о машинном обучении. Каждая глава книги «Python и машинное обучение» была серьезно обновлена, и появились новые главы по ключевым технологиям. У вас будет возможность изучить и поработать с TensorFlow более вдумчиво, нежели ранее, а также получить важнейший охват библиотеки для нейронных сетей Keras наряду с самыми свежими обновлениями библиотеки scikit-learn

Чему вы научитесь?

Освоите основные фреймворки в науке о данных, машинном обучении и глубоком обучении
Задействуете в машинном обучении мощь последних библиотек Python с открытым кодом
Овладеете приемами машинного обучения, используя сложные реальные данные
Научитесь строить реализации глубоких нейронных сетей с применением библиотеки TensorFlow
Зададите новые вопросы своим данным через модели машинного обучения и нейронные сети
Изучите механику алгоритмов классификации для построения лучшего инструмента для работы
Научитесь прогнозировать непрерывные целевые результаты, используя регрессионный анализ
Научитесь раскрывать скрытые паттерны и структуры в данных с помощью кластеризации
Углубитесь в текстовые данные и данные социальных сетей с применением смыслового анализа

С книгой «Python и машинное обучение» Вы откроете для себя современные приемы машинного и глубокого обучения с помощью Python, используя самые последние версии библиотек с открытым исходным кодом - scikit-learn, TensorFlow и др.

Оригинал книги: «Python Machine Learning: Machine Learning and Deep Learning with Python, scikit-learn, and TensorFlow», Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili, 622 pages, ISBN 9781787125933, September 20, 2017

заказать-купить книгу Себастьяна Рашка и Вахида Мирджалили «Python и машинное обучение» (2-е издание) в интернет-магазине DiaMail (Украина) (книгу можно заказать-купить в DiaMail Украина)
(заказать-купить книгу по «Python и машинное обучение» (2 издание) в интернет-магазине diamail.com.ua)

Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога


Будет издана книга «Наука о данных: учебный курс», Стивен С. Скиена, бумага офсетная-белая, твердый переплет, полноцветное издание, ~500 стр., ISBN , «ДИАЛЕКТИКА», 2018

Этот увлекательный и ясный учебник содержит необходимое введение в быстро развивающуюся междисциплинарную область - наука о данных (Data Science)

В книге «Наука о данных: учебный курс» основное внимание уделяется принципам, позволяющим стать хорошим специалистом по анализу данных и овладеть ключевыми навыками, необходимыми для создания систем сбора, анализа и интерпретации данных

Книга «Наука о данных: учебный курс» является источником действительно важных практических идей и даёт интуитивное понимание того, как использовать эти иде

В книге «Наука о данных: учебный курс» не отдается предпочтения какому-либо конкретному языку программирования или набору инструментов для анализа данных. Вместо этого основное внимание уделяется обсуждению важных принципов разработки на высоком уровне абстракции

Легко читаемый текст книги «Наука о данных: учебный курс» идеально подходит для студентов и аспирантов, которые изучают курс «Введение в анализ данных». Он показывает, какое место эта дисциплина (наука о данных) занимает на пересечении математической статистики, компьютерных наук (информатики) и машинного обучения (Machine Learning), имея свои особенности

Специалисты, работающие в этих и смежных областях найдут книгу «Наука о данных: учебный курс» идеально подходящей для самостоятельного изучения

Дополнительные инструменты обучения:

* «War Stories» — перспективы использования науки о данных в реальном мире
* «Homework Problems» — широкий спектр упражнений и проектов для самостоятельного изучения
* Полный набор лекционных слайдов и видеолекций на сайте www.data-manual.com
* «Take-Home Lessons» — уроки, подчеркивающие основные концепции каждой главы
* «Kaggle Challenges» — онлайн-платформа Kaggle
* «False Starts» — описание тонких причин, по которым некоторые методы терпят неудачу
* Примеры из телевизионного шоу «The Quant Shop» (www.quant-shop.com)

Оригинал книги: «The Data Science Design Manual», Steven S. Skiena, 446 pages, ISBN 9783319554433, July 2017

Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога


Будет издана книга «Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования: алгоритмы, рабочие примеры и тематические исследования», Джон Д. Келлехер, Брайан Мак-Нейми и Ифе д’Арси, бумага офсетная-белая, твердый переплет, ~700 стр., ISBN , «ДИАЛЕКТИКА», 2018

Машинное обучение часто используется для построения прогностических моделей путем извлечения шаблонов из больших наборов данных. Эти модели используются в приложениях для предсказания, включая прогнозирование цен, оценку риска, прогнозирование поведения клиентов и классификацию документов

Книга «Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования» - это вводный учебник, который предлагает подробное и целенаправленное рассмотрение наиболее важных подходов к машинному обучению, используемых в аналитическом прогнозировании, охватывающих как теоретические концепции, так и практические приложения

В книге формальный математический материал дополняется практическими примерами, а тематические исследования иллюстрируют применение этих моделей в более широком контексте бизнеса

После обсуждения перехода от данных к решению, в книге «Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования» описывается четыре подхода к компьютерному обучению: информационное обучение, обучение на основе сходства, вероятностное обучение и обучение на основе ошибок

Каждый из этих подходов сначала описывается неформально, а затем приводятся математические модели и алгоритмы, иллюстрированные подробными практическими примерами. Наконец, в книге рассматриваются методы оценки моделей прогнозирования и предлагаются два тематических исследования, которые описывают конкретные проекты анализа данных на каждом этапе разработки, начиная от формулирования бизнес-задачи и заканчивая реализацией аналитического решения

Книга «Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования: алгоритмы, рабочие примеры и тематические исследования», написанная авторами, имеющими многолетний опыт преподавания методов машинного обучения и работы над проектами аналитического прогнозирования, предназначена для студентов и аспирантов, специализирующихся в области компьютерных наук (информатики), математики или статистики, а также как справочник для профессионалов

Оригинал книги: «Fundamentals of Machine Learning for Predictive Data Analytics: Algorithms, Worked Examples, and Case Studies» by John D. Kelleher, Brian Mac Namee and Aoife D'Arcy, 624 pages, ISBN 9780262029445, 2016. ЗДЕСЬ - отзывы покупателей книги на англ.языке в www.amazon.com

Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога


Будет издана книга «Основы статистического обучения: интеллектуальный анализ данных, логический вывод и прогнозирование», Тревор Хасти, Роберт Тибширани, Джером Фридман, 2 издание, бумага офсетная-белая, твердый переплет, ~800 стр., ISBN , «ДИАЛЕКТИКА», 2018

В течение последнего десятилетия произошел стремительный рост вычислительных и информационных технологий. Благодаря этому в различных областях, таких как медицина, биология, финансы и маркетинг, появилась возможность обрабатывать огромные объемы данных. Необходимость понимания этих данных привела к разработке новых инструментов в области статистики и породила новые области, такие как интеллектуальный анализ данных, машинное обучение и биоинформатика. Многие из этих инструментов имеют общие основы, но часто выражаются с помощью разных терминов

В книге «Основы статистического обучения» описываются важные идеи, существующие в этих областях, на основе общего концептуального подхода. Хотя этот подход является статистическим, акцент делается на концепциях, а не на математике. Авторы приводят много примеров с широким использованием графических иллюстраций

В частности, в книге «Основы статистического обучения» рассматриваются основные понятия и методы статистического обучения: линейная регрессия, нелинейная регрессия, линейные методы классификации, регуляризация, ядерное сглаживание, оценивание и выбор моделей, аддитивные модели, деревья классификации, создание повторных выборок, нейронные сети, случайные леса и многое другое. Авторы приводят множество примеров и цветных иллюстраций применения этих методов на практике

Книга «Основы статистического обучения» представляет собой ценный источник знаний для статистиков и всех, кто интересуется обработкой данных в науке или промышленности. Диапазон тем, охваченных книгой, обширен: от обучения с учителем (прогнозирования) до обучения без учителя, включая нейронные сети, метод опорных векторов, деревья классификации и бустинг

Новое издание книги «Основы статистического обучения: интеллектуальный анализ данных, логический вывод и прогнозирование» (2 издание) содержит множество тем, не охваченных в первом издании, включая графовые модели, случайные леса, ансамблевые методы, метод наименьших углов и LASSO, алгоритмы неотрицательной матричной факторизации и спектральной кластеризации. В книгу включена также глава о методах обработки “широких” данных, включая множественное тестирование и оценивание уровня ложноположительных результатов

Авторы книги «Основы статистического обучения» - Тревор Хасти, Роберт Тибширани и Джером Фридман работают профессорами статистики в Стэнфордском университете

Они являются выдающимися исследователями в этой области: Хасти и Тибширани разработали обобщенные аддитивные модели и написали популярную книгу на эту тему. Хасти — соавтор большой части программного обеспечения для статистического моделирования в среде R/S-PLUS и изобретатель алгоритма поиска главных кривых и поверхностей

Тибширани предложил метод LASSO и является соавтором очень успешной книги «Introduction to the Bootstrap» (Chapman and Hall/CRC,1994))

Фридман — соавтор многих инструментов для интеллектуального анализа данных, включая CART, MARS, а также методов поиска наилучшей проекции и градиентного бустинга

Книга «Основы статистического обучения: интеллектуальный анализ данных, логический вывод и прогнозирование» представляет огромный интерес для специалистов, применяющих методы статистического обучения (машинного обучения), а также для студентов, изучающих компьютерные науки (информатику)

Оригинал книги: «The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction» by Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman, 2ed Edition, 745 pages, ISBN 9780387848570, 2009

Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога


книга Алекс Мартелли, Анна Рейвенскрофт, Стив Холден «Python. Справочник. Полное описание языка» (3-е издание)
Python. Справочник 
Полное описание
языка


Алекс Мартелли 
Анна Рейвенскрофт
Стив Холден 

3 издание
Будет издана книга «Python. Справочник. Полное описание языка», Алекс Мартелли, Анна Рейвенскрофт, Стив Холден, 3 издание, бумага офсетная-белая, твердый переплет, ~800 стр., ISBN 978-5-6040723-8-7, «ДИАЛЕКТИКА», 2018

Полезный во многих ролях, начиная с проектирования и построения прототипов и заканчивая тестированием, развертыванием и сопровождением, на сегодняшний день Python последовательно входит в число самых популярных языков программирования

Третье издание ориентированной на практику книги «Python. Справочник. Полное описание языка» представляет собой краткий справочник по языку, включая версии Python 3.5, 2.7 и особенно 3.6, часто используемым областям его обширной стандартной библиотеки и ряду наиболее практичных модулей и пакетов от сторонних поставщиков

Будучи идеальной для программистов с некоторым опытом работы с Python и тех, кто перешел на Python с других языков программирования, книга «Python. Справочник. Полное описание языка» раскрывает широкий спектр прикладных областей, в том числе программирование для веб-среды и сети, обработка XML-документов, взаимодействие с базами данных и высокоскоростные числовые вычисления

Вы узнаете из книги «Python. Справочник. Полное описание языка», каким образом Python предлагает уникальную смесь элегантности, простоты, практичности и совершенной мощи

В 3-ем издании книги «Python. Справочник. Полное описание языка» рассматриваются:

- синтаксис Python, объектно-ориентированный Python, модули стандартной библиотеки и пакеты Python от сторонних поставщиков;

- поддержка Python для файловых и текстовых операций, постоянство и базы данных, параллельное выполнение и численные расчеты;

- основы работы в сети, программирование, управляемое событиями, и модули сетевых протоколов клиентской стороны;

- расширяющие модули Python, а также инструменты для организации в виде пакетов и распространения расширений, модулей и приложений

Оригинал книги: «Python in a Nutshell. A Desktop Quick Reference», Alex Martelli, Anna Ravenscroft, Steve Holden, Anna Ravenscroft, Steve Holden, 772 pages, ISBN 9781449392925, 4 May 2017

заказать-купить книгу Алекса Мартелли, Анны Рейвенскрофт и Стива Холдена «Python. Справочник. Полное описание языка» (3-е издание) в интернет-магазине DiaMail (Украина) (книгу можно заказать-купить в DiaMail Украина)
(заказать-купить книгу по «Python. Справочник. Полное описание языка» в интернет-магазине diamail.com.ua)

Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога
___________________________________________________
РЕКОМЕНДУЮ ОБРАТИТЬ ВНИМАНИЕ на КНИГИ
___________________________________________________