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’




книга Сантану Паттанаяка «Глубокое обучение и TensorFlow для профессионалов. Математический подход к построению систем искусственного интеллекта на Python»
Глубокое обучение и
TensorFlow
для профессионалов


Сантану Паттанаяк
Скоро в продаже уникальная книга «Глубокое обучение и TensorFlow для профессионалов. Математический подход к построению систем искусственного интеллекта на Python», Сантану Паттанаяк, бумага офсетная-белая, твердый переплет, 480 стр., ISBN 978-5-907144-25-5, «ДИАЛЕКТИКА», 2019 - заказать-купить книгу «Глубокое обучение и TensorFlow для профессионалов» в интернет-магазине ComBook.ru

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 (Deep Learning), 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

заказать-купить книгу Сантану Паттанаяка «Глубокое обучение и TensorFlow для профессионалов. Математический подход к построению систем искусственного интеллекта на Python» в интернет-магазине КОМБУК (самая низкая цена в России!) (книгу можно заказать-купить в КОМБУКе - самая низкая цена в России)
(заказать-купить книгу «Глубокое обучение и TensorFlow для профессионалов» в интернет-магазине ComBook.ru)

заказать-купить книгу Сантану Паттанаяка «Глубокое обучение и TensorFlow для профессионалов. Математический подход к построению систем искусственного интеллекта на Python» в интернет-магазине DiaMail (Украина) (книгу можно заказать-купить в DiaMail Украина)
(заказать-купить книгу «Глубокое обучение и TensorFlow для профессионалов» в интернет-магазине diamail.com.ua)

Книга обсуждается в отдельном сообщении моего издательского блога


книга Себастьяна Рашки и Вахида Мирджалили «Python и машинное обучение: машинное и глубокое обучение с использованием Python, scikit-learn и TensorFlow» (2-е издание)
Python и
машинное обучение


Себастьян Рашка
Вахид Мирджалили

полноцветное
2-е издание
В продаже книга «Python и машинное обучение: машинное и глубокое обучение с использованием Python, scikit-learn и TensorFlow», Себастьян Рашка, Вахид Мирджалили, 2-е издание, (перевод Юрия Артёменко), бумага офсетная-белая, твердый переплет, полноцветное издание, 656 стр., ISBN 978-5-907114-52-4, «ДИАЛЕКТИКА», 2019 - заказать-купить книгу «Python и машинное обучение» в интернет-магазине ComBook.ru

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 технологий с открытым кодом, включая такие библиотеки, как scikit-learn, Keras и TensorFlow, книга «Python и машинное обучение: машинное и глубокое обучение с использованием Python, scikit-learn и TensorFlow» предлагает практические знания и приемы, которые необходимы для создания эффективных приложений машинного и глубокого обучения на языке Python

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

ЗДЕСЬ - читайте ВВЕДЕНИЕ из книги Себастьяна Рашка «Python и машинное обучение»
ЗДЕСЬ - читайте полное СОДЕРЖАНИЕ книги Себастьяна Рашка «Python и машинное обучение»
ЗДЕСЬ - читайте 9 Главу «Встраивание модели машинного обучения в веб-приложение» из книги Себастьяна Рашка «Python и машинное обучение»

заказать-купить книгу Себастьяна Рашка и Вахида Мирджалили «Python и машинное обучение: машинное и глубокое обучение с использованием Python, scikit-learn и TensorFlow» (2-е издание) в интернет-магазине «Библио-Глобус» (книгу можно заказать-купить в Библио-Глобус)
(заказать-купить книгу «Python и машинное обучение» (2 издание) в интернет-магазине biblio-globus.ru)

заказать-купить книгу Себастьяна Рашка и Вахида Мирджалили «Python и машинное обучение: машинное и глубокое обучение с использованием Python, scikit-learn и TensorFlow» (2-е издание) в интернет-магазине КОМБУК (самая низкая цена в России!) (книгу можно заказать-купить в КОМБУКе - самая низкая цена в России)
(заказать-купить книгу «Python и машинное обучение» (2 издание) в интернет-магазине ComBook.ru)

заказать-купить книгу Себастьяна Рашка и Вахида Мирджалили «Python и машинное обучение: машинное и глубокое обучение с использованием Python, scikit-learn и TensorFlow» (2-е издание) в онлайн-мегамаркете Ozon.ru(книгу можно заказать-купить в Ozon.ru)
(заказать-купить книгу «Python и машинное обучение» (2 издание) в онлайн-мегамаркете Ozon.ru)

заказать-купить книгу Себастьяна Рашка и Вахида Мирджалили «Python и машинное обучение: машинное и глубокое обучение с использованием Python, scikit-learn и TensorFlow» (2-е издание) в интернет-магазине DiaMail (Украина) (книгу можно заказать-купить в DiaMail Украина)
(заказать-купить книгу «Python и машинное обучение» (2 издание) в интернет-магазине diamail.com.ua)

Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога


книга Гленна Брукшира и Денниса Брилова «Компьютерные науки. Базовый курс» (13-е издание)
Компьютерные
науки
 Базовый курс


Гленн Брукшир
Деннис Брилов

13 издание
В продаже книга «Компьютерные науки. Базовый курс», Гленн Брукшир, Деннис Брилов, 13 издание, бумага офсетная, твердый переплет, 992 стр., ISBN 978-5-907144-63-7, «ДИАЛЕКТИКА», 2019 - заказать-купить книгу «Компьютерные науки. Базовый курс» в интернет-магазине ComBook.ru

Назначение книги «Компьютерные науки. Базовый курс» - предоставить читателю всестороннее представление о предмете компьютерных наук (Computer Science), охватывающее все его аспекты, от сугубо практических до полностью абстрактных

В 13-ом издании книги «Компьютерные науки. Базовый курс» Гленна Брукшира и Денниса Брилова учтён новый международный стандарт преподавания компьютерных наук CS2013 - Computer Science Curricula 2013 (ACM/IEEE-CS)

Такой подход к изучению базовых понятий открывает студентам любых, необязательно компьютерных дисциплин всю широту предмета и позволяет получить общее представление о тех возможностях, которые доступны им в современном технократическом обществе

Изложение материала вкниге «Компьютерные науки. Базовый курс» ведется от простого к сложному, от конкретных аспектов к абстрактным и каждая рассматриваемая тема непосредственно подводит к следующей. Тем не менее, отдельные главы и разделы книги достаточно независимы и вполне могут рассматриваться как самостоятельные единицы

Важные достоинства книги - наличие около 1000 заданий и упражнений (!), предназначенных для углубления и закрепления понимания основных излагаемых концепций, обсуждение этических и юридических аспектов рассматриваемых технологий, которые необходимо знать, чтобы использовать их безопасно и ответственно, а также подборки общественных и социальных вопросов, призывающих читателя задуматься о связях между излагаемым материалом и тем обществом, в котором они живут

Изюминкой 13 издания книги «Компьютерные науки. Базовый курс» является переход к использованию языка Python для записи примеров кода и псевдокода, выдержанного в том же стиле

На официальном веб-сайте книги можно найти дополнительные материалы по данному курсу

ОБ АВТОРАХ

Дж. Гленн Брукшир
Glenn Brookshear
Дж. Гленн Брукшир, заслуженный профессор в отставке университета Маркетта (Marquette University), является автором всех предыдущих изданий книги «Компьютерные науки. Базовый курс»

Деннис Брилов, доцент отделения математики, статистики и компьютерных наук университета Маркетт с 2005 г., недавно получил высшую педагогическую награду университета - премию Teaching Excellence Award. Привлечен в качестве соавтора при подготовке 12- и 13-го изданий этой книги


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


ЗДЕСЬ - читайте ВВЕДЕНИЕ из книги «Компьютерные науки. Базовый курс»
ЗДЕСЬ - читайте полное СОДЕРЖАНИЕ книги «Компьютерные науки. Базовый курс»
ЗДЕСЬ - читайте 7 Главу «Технология разработки программного обеспечения» из книги Гленна Брукшира и Денниса Брилова «Компьютерные науки. Базовый курс»

заказать-купить книгу Гленна Брукшира и Денниса Брилова «Компьютерные науки. Базовый курс» (13-е издание) в интернет-магазине «Москва» (книгу можно заказать-купить в книжном магазине «Москва»)
(заказать-купить книгу «Компьютерные науки. Базовый курс» (13 издание) в интернет-магазине www.moscowbooks.ru)

заказать-купить книгу Гленна Брукшира и Денниса Брилова «Компьютерные науки. Базовый курс» (13-е издание) в интернет-магазине «Московский Дом Книги» (МДК) на Арбате (книгу можно заказать-купить в «Московский Дом Книги» (МДК) на Арбате)
(заказать-купить книгу «Компьютерные науки. Базовый курс» (13 издание) в интернет-магазине mdk-arbat.ru)

заказать-купить книгу Гленна Брукшира и Денниса Брилова «Компьютерные науки. Базовый курс» (13-е издание) в интернет-магазине «Библио-Глобус» (книгу можно заказать-купить в Библио-Глобус)
(заказать-купить книгу «Компьютерные науки. Базовый курс» (13 издание) в интернет-магазине biblio-globus.ru)

заказать-купить книгу Гленна Брукшира и Денниса Брилова «Компьютерные науки. Базовый курс» (13-е издание) в интернет-магазине КОМБУК (самая низкая цена в России!) (книгу можно заказать-купить в КОМБУКе - самая низкая цена в России)
(заказать-купить книгу «Компьютерные науки. Базовый курс» (13 издание) в интернет-магазине ComBook.ru)

заказать-купить книгу заказать-купить книгу Гленна Брукшира и Денниса Брилова «Компьютерные науки. Базовый курс» (13-е издание) в онлайн-мегамаркете Ozon.ru(книгу можно заказать-купить в Ozon.ru)
(заказать-купить книгу «Компьютерные науки. Базовый курс» (13 издание) в онлайн-мегамаркете Ozon.ru)

заказать-купить книгу Гленна Брукшира и Денниса Брилова «Компьютерные науки. Базовый курс» (13-е издание) в интернет-магазине DiaMail (Украина) (книгу можно заказать-купить в DiaMail Украина)
(заказать-купить книгу «Компьютерные науки. Базовый курс» (13 издание) в интернет-магазине diamail.com.ua)

заказать-купить книгу Гленна Брукшира и Денниса Брилова «Компьютерные науки. Базовый курс» (13-е издание) в интернет-магазине bizbook.ua (Украина) (книгу можно заказать-купить в bizbook.ua Украина)
(заказать-купить книгу «Компьютерные науки. Базовый курс» в интернет-магазине bizbook.ua)

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 «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


книга Джона Келлехера, Брайана Мак-Нейми и Ифе д’Арси «Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования: алгоритмы, рабочие примеры и тематические исследования»
Основы машинного
обучения для
аналитического
прогнозирования


Джон Д. Келлехер
Брайан Мак-Нейми
Ифе д’Арси
В продаже 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, 656 стр., ISBN 978-5-6040044-9-4, «ДИАЛЕКТИКА», 2019 - заказать-купить книгу «Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования» в интернет-магазине ComBook.ru

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, математики или статистики, а также как справочник для профессионалов

«Книга написана учеными, но тесно связана с практикой. Действительно, интеллектуальный анализ данных и машинное обучение идут рука об руку: грубо говоря, прогнозирование зависит от обучения на прошлых примерах. И хотя Основы — это всеобъемлющий университетский учебник, авторы также признают, что интеллектуальный анализ данных является самым быстро развивающимся коммерческим применением машинного обучения. Благодаря этому данный чрезвычайно познавательный опус позволяет осветить концепции в тесной связи с отраслевыми тематическими исследованиями и передовыми методами, гарантируя, что вы ознакомитесь с лучшими практиками и сценариями использования и не заблудитесь в абстракциях» (Эрик Сигель (Eric Siegel), доктор философии, основатель компании Predictive Analytics World; автор книги Predictive Analytics: The Power to Predict Who Will Click, Buy, Lie, or Die)

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

заказать-купить книгу Джона Д. Келлехера, Брайана Макнейми и Ифе дАрси «Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования: алгоритмы, рабочие примеры и тематические исследования» в интернет-магазине КОМБУК (самая низкая цена в России!) (книгу можно заказать-купить в КОМБУКе - самая низкая цена в России)
(заказать-купить книгу «Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования» в интернет-магазине ComBook.ru)

заказать-купить книгу Джона Д. Келлехера, Брайана Макнейми и Ифе дАрси «Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования: алгоритмы, рабочие примеры и тематические исследования» в интернет-магазине DiaMail (Украина) (книгу можно заказать-купить в DiaMail Украина)
(заказать-купить книгу по «Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования» в интернет-магазине diamail.com.ua)

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
___________________________________________________