Название: Нечеткое сопоставление данных в SQL Автор: Лемер Д. Издательство: питер Год: 2024 Формат: PDF Страниц: 290 Размер: 19 Mb Язык: Русский
Вы получили два разных, но связанных между собой набора данных? Что делать? Какие инструменты использовать для поиска совпадений? А если все, что у вас есть, — это доступ к базе данных с помощью запроса SQL SELECT? Джим Лемер познакомит вас с лучшими практиками, техниками и хитрыми приемами, которые помогут импортировать, очищать, сопоставлять, оценивать и осмысливать разнородные данные с помощью SQL.
Название: Машинное обучение с PyTorch и Scikit-Learn Автор: Лю Юси (Хэйден), Мирджалили Вахид Издательство: бхв Год: 2023 Формат: PDF Страниц: 690 Размер: 85 Mb Язык: Русский
Исчерпывающее руководство по машинному (МО) и глубокому обучению с использованием языка программирования Python, фреймворка PyTorch и библиотеки scikit-learn. Рассмотрены основы МО, алгоритмы для задач классификации, классификаторы на основе scikit-learn, предварительная обработка и сжатие данных, современные методы оценки моделей и объединение различных моделей для ансамблевого обучения.
Название: "Финиша не существует"/Never Finished Автор: Дэвид Гоггинс Издательство: Интернет-издание Год: 2024 Формат: PDF Страниц: 271 Размер: 15 Mb Язык: Русский
Человека, который превратил себя из забитого и запуганного чернокожего мальчика из провинции, страдающего заиканием и боящегося общаться даже со сверстниками, в человека, известного на весь мир и выступающего перед многотысячными аудиториями.
Название: Наведи порядок. Визуальный гид по эффективному использованию времени жизни на основе 12 бестселлеров Автор: Smart Reading Издательство: Smart Reading Год: 2024 Формат: PDF Страниц: 162 Размер: 22 Mb Язык: Русский
Мы собрали в одном сборнике саммари на лучшие книги, которые помогут вам вернуть право управлять своим временем, вспомнить, что приоритет — это вы и то, что вы желаете получить от своих 4000 недель, а также снабдят вас инструментами, которые позволят навести порядок в целях, графиках, списках, пространстве вокруг себя и жизни в целом.
Название: Введение в статистическое обучение с примерами на Python Автор: Джеймс Г., Уиттон Д., Хасти Т., Тибширани Р. Издательство: дмк Год: 2024 Формат: PDF Страниц: 848 Размер: 21 Mb Язык: Русский
Книга доступным для восприятия языком описывает все разнообразие форм статистического обучения – полезного инструментария для извлечения выводов из огромных наборов данных, появившихся в последние 20 лет в самых разных областях науки. В дополнение к линейной регрессии описываются многие из наиболее значимых на сегодняшний день подходов в статистике и машинном обучении, включая методы повторной выборки, разреженные методы классификации и регрессии, обобщенные аддитивные модели, методы на основе деревьев, машины опорных векторов, глубокое обучение, анализ выживаемости или надежности, кластеризацию и множественную проверку гипотез. Повествование в книге обогащается примерами из реальной жизни. Книга предназначена не только для опытных специалистов в области статистики, но и для тех, кто желает попробовать применить продвинутые техники статистического обучения при анализе своих данных.
Название: Neural Networks for Beginners: Unlock the Secrets of Neural Networks. A Beginner's Guide to AI's Most Powerful Tool Автор: James Ferry Издательство: Independently published Год: 2024 Страниц: 102 Язык: английский Формат: pdf, azw3, epub, mobi Размер: 10.1 MB
"Neural Networks for Beginners: Unlock the Secrets of Neural Networks" is your essential guide to understanding and mastering one of artificial intelligence's most powerful tools. Whether you're new to the world of neural networks or looking to deepen your understanding, this beginner-friendly book demystifies complex concepts and empowers you to harness the full potential of neural networks. From the fundamentals of neural network architecture to practical applications in image recognition, natural language processing, and beyond, this book covers everything you need to know to get started. You'll learn about neurons, layers, activation functions, and the training process, gaining a solid foundation in the building blocks of neural networks. With step-by-step instructions and real-world examples, you'll discover how to implement neural networks using popular Python libraries like TensorFlow and Keras. Whether you're building your first neural network or exploring advanced techniques, this book provides clear guidance and hands-on exercises to help you succeed. But Neural Networks for Beginners goes beyond the basics. It also explores the challenges and limitations of neural networks, including data quality, interpretability, and ethical considerations. Plus, you'll get a glimpse into the future of neural networks, with insights into emerging trends like explainable AI and quantum neural networks.
Название: Scientific Computing with Python: Mastering Numpy and Scipy Автор: John Smith Издательство: HiTeX Press Год: 2024 Страниц: 348 Язык: английский Формат: pdf, epub, mobi Размер: 10.1 MB
"Scientific Computing with Python: Mastering Numpy and Scipy" is a comprehensive guide designed to equip readers with the knowledge and skills necessary for efficient numerical computations and data analysis. Whether you're a beginner or an advanced user, this book delves into essential topics such as array manipulation, advanced Numpy techniques, and the vast functionalities of Scipy, including optimization, linear algebra, signal processing, and statistical analysis. Each chapter builds on the previous one, offering detailed explanations, practical examples, and best practices. With an emphasis on real-world applications and case studies, this book is an invaluable resource for researchers, engineers, data scientists, and educators aiming to excel in the field of scientific computing. Discover the power of Python's robust libraries and elevate your computational skills to solve complex scientific problems. The content of this book is meticulously structured into chapters, each focusing on an essential and unique topic. The initial chapters introduce the role of Python in scientific computing, followed by getting started with Numpy and moving on to more advanced Numpy techniques. Subsequent chapters provide an introduction to Scipy, explore linear algebra, optimization, integration, differentiation, signal processing, and statistics using Scipy. The final chapter is dedicated to practical applications and case studies, demonstrating the real-world use of the concepts and techniques discussed.
Название: Acing the CCNA Exam, Volume 1: Fundamentals and Protocols (Final) Автор: Jeremy McDowell Издательство: Manning Publications Год: 2024 Страниц: 850 Язык: английский Формат: epub Размер: 10.9 MB
Learn the essential skills you need to pass the Cisco Certified Network Associate (CCNA) from the creator of one of the web’s most popular CCNA video courses. Acing the CCNA Exam is a comprehensive, detailed guide to passing the Cisco Certified Network Associate (CCNA) exam and kickstarting your career in IT, networking, and systems administration. It’s written by Jeremy McDowell, a much-loved Cisco tutor who’s amazing courses have helped hundreds of thousands of students pass their exams. Inside you’ll find the secrets to nailing even the most perplexing exam topics. The Cisco Certified Network Associate (CCNA) is an entry-level networking certification by Cisco Systems, and it is also the name of the exam you have to pass to become CCNA certified. The CCNA exam tests a candidate on various aspects of networking, such as IP addressing, wired and wireless network connections, routing and switching packets across a network, network services, security fundamentals, network automation, and many more. Acing the CCNA Exam is full of must-know secrets that will help you ace one of the IT industry’s most important exams the first time. This comprehensive study guide is geared towards the areas exam takers often find the most challenging. There’s no assumption of knowledge and no high-level tech jargon. Handy network diagrams and illustrations fill every chapter to help learners easily understand the more complex topics. For absolute beginners. No networking skills required!
Название: Computation and Simulation for Finance: An Introduction with Python Автор: Cónall Kelly Издательство: Springer Год: 2024 Страниц: 330 Язык: английский Формат: pdf (true), epub Размер: 31.3 MB
This book offers an up-to-date introductory treatment of computational techniques applied to problems in finance, placing issues such as numerical stability, convergence and error analysis in both deterministic and stochastic settings at its core. The first part provides a welcoming but nonetheless rigorous introduction to the fundamental theory of option pricing, including European, American, and exotic options along with their hedge parameters, and combines a clear treatment of the mathematical framework with practical worked examples in Python. The second part explores the main computational methods for valuing options within the Black-Scholes framework: lattice, Monte Carlo, and finite difference methods. The third and final part covers advanced topics for the simulation of financial processes beyond the standard Black-Scholes setting. Techniques for the analysis and simulation of multidimensional financial data, including copulas, are covered and will be of interest to those studying Machine Learning for finance. There is also an in-depth treatment of exact and approximate sampling methods for stochastic differential equation models of interest rates and volatilities. Written for advanced undergraduate and masters-level courses, the book assumes some exposure to core mathematical topics such as linear algebra, ordinary differential equations, multivariate calculus, probability, and statistics at an undergraduate level. While familiarity with Python is not required, readers should be comfortable with basic programming constructs such as variables, loops, and conditional statements. We choose Python as our language of instruction, reflecting its growing usage among quantitative analysts. Experience with Python is not assumed, though readers should be familiar with basic programming constructs such as variables, loops, and conditional statements.
This book covers a wide range of advanced techniques and approaches for designing and implementing computationally intelligent methods in different application domains which is of great use to not only researchers but also academicians and industry experts. Optimized Computational Intelligence (OCI) is a new, cutting-edge, and multidisciplinary research area that tackles the fundamental problems shared by modern informatics, biologically-inspired computation, software engineering, Artificial Intelligence (AI), cybernetics, cognitive science, medical science, systems science, philosophy, linguistics, economics, management science, and life sciences. OCI aims to apply modern computationally intelligent methods to generate optimum outcomes in various application domains. This book presents the latest technologies-driven material to explore optimized various computational intelligence domains. The book will interest a range of engineers and researchers in information technology, Computer Science, and Artificial Intelligence working in the interdisciplinary field of Computational Intelligence.
Разделы сайта
Авторизация
Реклама
