![]() |
Язык R в задачах науки о данных Хэдли Уикем Гарретт Гроулмунд полноцветное издание |
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 «Язык R в задачах науки о данных» в интернет-магазине biblio-globus.ru)

(заказать-купить книгу «Язык R в задачах науки о данных» в интернет-магазине ComBook.ru)

(заказать-купить книгу по «Язык R в задачах науки о данных» в онлайн-мегамаркете Ozon.ru)

(заказать-купить книгу по «Язык R в задачах науки о данных» в интернет-магазине diamail.com.ua)
На русском языке книга вышла в декабре 2017 года в издательстве «ДИАЛЕКТИКА» и издана ограниченным тиражом
_________________________________________
ОГЛАВЛЕНИЕ книги «Введение в тестирование программного обеспечения»
_________________________________________
Предисловие
Часть I. Предварительный анализ
Глава 1. Визуализация данных с помощью ggplot2
Глава 2. Рабочий процесс: основы
Глава 3. Преобразование данных с помощью пакета dplyr
Глава 4. Организация рабочего процесса: скрипты
Глава 5. Предварительный анализ данных
Глава 6. Организация рабочего процесса: проекты
Часть II. Подготовка данных
Глава 7. Создание tibble-фреймов с помощью пакета tibble
Глава 8. Импорт данных с помощью пакета readr
Глава 9. Аккуратизация данных с помощью пакета tidyr
Глава 10. Работа с реляционными данными с помощью пакета dplyr
Глава 11. Работа со строками с помощью пакета stringr
Глава 12. Работа с факторами с помощью пакета forcats
Глава 13. Работа с датами и временем с помощью пакета lubridate
Часть III. Программирование
Глава 14. Работа с каналами с помощью пакета magrittr
Глава 15. Функции
Глава 16. Векторы
Глава 17. Итерирование с помощью пакета purrr
Часть IV. Моделирование
Глава 18. Базовое моделирование с помощью пакета modelr
Глава 19. Создание модели
Глава 20. Обработка множества моделей с помощью пакетов purrr и broom
Часть V. Коммуникация
Глава 21. Язык разметки R Markdown
Глава 22. Обмен графикой с помощью пакета ggplot2
Глава 23. Выходные форматы R Markdown
Глава 24. Организация работы с R Markdown
Предметный указатель
В продаже книга «Наука о данных: учебный курс», Стивен С. Скиена, бумага офсетная-белая, мягкий переплет, 544 стр., ISBN 978-5-907144-74-3, «ДИАЛЕКТИКА», 2020 - заказать-купить книгу «Наука о данных: учебный курс» в интернет-магазине ComBook.ru
Этот увлекательный и ясный учебник Стивена Скиена «Наука о данных: учебный курс» 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 идеи
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 (Computer Science) 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
ЗДЕСЬ - читайте ВВЕДЕНИЕ из книги Стивена С. Скиена «Наука о данных: учебный курс»
ЗДЕСЬ - читайте полное СОДЕРЖАНИЕ книги Стивена С. Скиена «Наука о данных: учебный курс»
ЗДЕСЬ - читайте 8 Главу «Линейная алгебра» из книги Стивена С. Скиена «Наука о данных: учебный курс»

(заказать-купить книгу «Наука о данных: учебный курс» в интернет-магазине www.moscowbooks.ru)

(заказать-купить книгу «Наука о данных: учебный курс» в интернет-магазине mdk-arbat.ru)

(заказать-купить книгу «Наука о данных: учебный курс» в интернет-магазине biblio-globus.ru)

(заказать-купить книгу «Наука о данных: учебный курс» в интернет-магазине ComBook.ru)

(заказать-купить книгу «Наука о данных: учебный курс» в онлайн-мегамаркете Ozon.ru)

(заказать-купить книгу «Наука о данных: учебный курс» в интернет-магазине diamail.com.ua)
Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога
В продаже книга «Распознавание образов и машинное обучение», Кристофер М. Бишоп, бумага офсетная-белая, твердый переплет, 960 стр., ISBN 978-5-907144-55-2, «ДИАЛЕКТИКА», 2020 - заказать-купить книгу «Распознавание образов и машинное обучение» в интернет-магазине ComBook.ru
Книга «Распознавание образов и машинное обучение» Кристофера Бишопа - первая книга (уже ставшая классической!) по распознаванию образов, в основе которого лежит байесовский подход. Для понимания книги предварительные знания в области распознавания образов не требуются, но пригодится представление о многомерном анализе и основам линейной алгебры
Книга рассчитана на студентов старших курсов, аспирантов, инженеров и научных сотрудников, занятых в области теоретической и технической кибернетики, программистов. Она будет также интересна специалистам по теории вероятностей, математической статистике, биоинформатике и пр.
Оригинал книги: «Pattern Recognition and Machine Learning», Christopher M. Bishop, 738 pages, ISBN 9780387310732, 2006
Все иллюстрации к книге в цветном варианте доступны на сайте издательства по адресу:
http://go.dialektika.com/recognition

(заказать-купить книгу «Распознавание образов и машинное обучение» в интернет-магазине biblio-globus.ru)

(заказать-купить книгу «Распознавание образов и машинное обучение» в интернет-магазине ComBook.ru)

(заказать-купить книгу «Распознавание образов и машинное обучение» в интернет-магазине diamail.com.ua)
Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога
В продаже книга «Основы статистического обучения: интеллектуальный анализ данных, логический вывод и прогнозирование», Тревор Хасти, Роберт Тибширани, Джером Фридман, 2-е издание, бумага офсетная, твердый переплет, 768 стр., ISBN 978-5-907144-42-2, «ДИАЛЕКТИКА», 2020 - заказать-купить книгу «Основы статистического обучения» в интернет-магазине ComBook.ru
Книга «Основы статистического обучения» — классический источник знаний для тех, кто хочет лучше разобраться в Data mining, машинном обучении и биоинформатике, используя статистический подход
Новое издание книги «Основы статистического обучения: интеллектуальный анализ данных, логический вывод и прогнозирование» (2-е 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
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
Все иллюстрации к книге в цветном варианте доступны на сайте издательства по адресу:
http://go.dialektika.com/elements

(заказать-купить книгу «Основы статистического обучения» в интернет-магазине biblio-globus.ru)

(заказать-купить книгу «Основы статистического обучения» в интернет-магазине ComBook.ru)

(заказать-купить книгу по «Основы статистического обучения» в интернет-магазине diamail.com.ua)
Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога
В продаже книга «Нейронные сети и глубокое обучение: учебный курс», Чару Аггарвал, бумага офсетная-белая, твердый переплет, 752 стр., ISBN 978-5-907203-01-3, «ДИАЛЕКТИКА», 2020 - заказать-купить книгу «Нейронные сети и глубокое обучение: учебный курс» в интернет-магазине ComBook.ru
В книге «Нейронные сети и глубокое обучение: учебный курс» обсуждаются как классические, так и современные модели в глубоком обучении и основы нейронных сетей. Основное внимание уделяется теории и алгоритмам глубокого обучения
В первых двух главах книги показано, что метод опорных векторов, линейную/логистическую регрессию, сингулярное разложение, факторизацию матриц и рекомендательные системы можно рассматривать как специальные случаи нейронных сетей
В книге «Нейронные сети и глубокое обучение: учебный курс» освещены и такие сравнительно новые методы конструирования признаков, как word2vec. Подробному обсуждению процессов тренировки и регуляризации нейронных сетей посвящены главы 3 и 4
В главах 5 и 6 представлены нейронные сети на основе радиально-базисных функций (RBF) и ограниченных машин Больцмана (RBM)
В главах 7 и 8 обсуждаются рекуррентные и сверточные нейронные сети. Главы 9 и 10 познакомят читателя с такими технологиями нейронных сетей, как глубокое обучение с подкреплением, нейронные машины Тьюринга, самоорганизующиеся карты Кохонена и генеративно-состязательные сети (GANs)
Оригинал книги: «Neural Networks and Deep Learning» by Charu C. Aggarwal, 497 pages, ISBN 9783319944623, August 2018

(заказать-купить книгу «Нейронные сети и глубокое обучение: учебный курс» в интернет-магазине www.moscowbooks.ru)

(заказать-купить книгу «Нейронные сети и глубокое обучение: учебный курс» в интернет-магазине mdk-arbat.ru)

(заказать-купить книгу «Нейронные сети и глубокое обучение: учебный курс» в интернет-магазине biblio-globus.ru)

(заказать-купить книгу «Нейронные сети и глубокое обучение: учебный курс» в интернет-магазине ComBook.ru)

(заказать-купить книгу «Нейронные сети и глубокое обучение: учебный курс» в онлайн-мегамаркете Ozon.ru)

(заказать-купить книгу по «Нейронные сети и глубокое обучение: учебный курс» в интернет-магазине diamail.com.ua)
Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога
![]() |
Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования Джон Д. Келлехер Брайан Мак-Нейми Ифе д’Арси |
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 «Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования» в интернет-магазине biblio-globus.ru)

(заказать-купить книгу «Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования» в интернет-магазине ComBook.ru)

(заказать-купить книгу «Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования» в онлайн-мегамаркете Ozon.ru)

(заказать-купить книгу по «Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования» в интернет-магазине diamail.com.ua)
Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога
![]() |
Python и машинное обучение Себастьян Рашка Вахид Мирджалили полноцветное 2-е издание |
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-е 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 «Python и машинное обучение» (2-е издание) в интернет-магазине biblio-globus.ru)

(заказать-купить книгу «Python и машинное обучение» (2-е издание) в интернет-магазине ComBook.ru)

(заказать-купить книгу «Python и машинное обучение» (2-е издание) в онлайн-мегамаркете Ozon.ru)

(заказать-купить книгу по «Python и машинное обучение» (2-е издание) в интернет-магазине diamail.com.ua)
Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога
![]() |
Искусственный интеллект с примерами на Python Пратик Джоши |
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 «Искусственный интеллект с примерами на Python» в интернет-магазине biblio-globus.ru)

(заказать-купить книгу «Искусственный интеллект с примерами на Python» в интернет-магазине ComBook.ru)

(заказать-купить книгу «Искусственный интеллект с примерами на Python» в онлайн-мегамаркете Ozon.ru)

(заказать-купить книгу «Искусственный интеллект с примерами на Python» в интернет-магазине diamail.com.ua)
Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога
![]() |
Основы статистического обучения Тревор Хасти Роберт Тибширани Джером Фридман 2-е полноцветное издание |
Эта книга — подходящий источник знаний для тех, кто хочет лучше разобраться в Data mining, машинном обучении и биоинформатике, используя статистический подход. Четкие определения понятий сопровождаются в книге цветными иллюстрациями
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-е 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
![]() |
Тревор Хасти Trevor Hastie |
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

(заказать-купить книгу «Основы статистического обучения» в интернет-магазине ComBook.ru)

(заказать-купить книгу по «Основы статистического обучения» в интернет-магазине diamail.com.ua)
Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога
___________________________________________________
![]() |
Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow Орельен Жерон полноцветное издание |
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 «Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow» в интернет-магазине biblio-globus.ru)

(заказать-купить книгу «Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow» в интернет-магазине ComBook.ru)

(заказать-купить книгу «Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow» в онлайн-мегамаркете Ozon.ru)

(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
___________________________________________________
РЕКОМЕНДУЮ ОБРАТИТЬ ВНИМАНИЕ НА КНИГИ
___________________________________________________
![]() |
Создаем нейронную сеть Тарик Рашид полноцветное издание |
Книга «Создаем нейронную сеть» представляет собой введение в теорию и практику создания нейронных сетей. Тарик Рашид, автор этой книги, простым и понятным языком объясняет теоретические аспекты, знание которых необходимо для понимания принципов функционирования нейронных сетей и написания соответствующего программного кода
Изложение материала сопровождается подробным описанием процедуры поэтапного создания полностью функционального кода, который реализует нейронную сеть на языке программирования Python и способен выполняться даже на таком миниатюрном компьютере, как Raspberry Pi Zero
Основные темы книги «Создаем нейронную сеть»:
— нейронные сети и системы искусственного интеллекта;
— структура нейронных сетей;
— сглаживание сигналов, распространяющихся по нейронной сети, с помощью функции активации;
— тренировка и тестирование нейронных сетей;
— интерактивная оболочка для языка программирования Python - IPython;
— использование нейронных сетей в качестве классификаторов объектов;
— распознавание образов с помощью нейронных сетей
Книга «Создаем нейронную сеть» предназначена для тех, кто хочет узнать, что такое нейронные сети, где они применяются и как самому создать такую сеть, не имея опыта работы в данной области. От читателя книги не требуется никаких специальных знаний или владения математикой в объеме, выходящем за пределы школьного курса
Оригинал книги: «Make Your Own Neural Network», Tariq Rashid, 222 pages, ISBN 9781530826605, March 2016
ЗДЕСЬ - читайте ПРЕДИСЛОВИЕ из книги Тарика Рашида «Создаем нейронную сеть»
ЗДЕСЬ - читайте ВВЕДЕНИЕ из книги Тарика Рашида «Создаем нейронную сеть»
ЗДЕСЬ - читайте полное СОДЕРЖАНИЕ книги Тарика Рашида «Создаем нейронную сеть»
ЗДЕСЬ - читайте 3 Главу «Несколько интересных проектов» из книги Тарика Рашида «Создаем нейронную сеть»

(заказать-купить книгу «Создаем нейронную сеть» в интернет-магазине biblio-globus.ru)

(заказать-купить книгу «Создаем нейронную сеть» в интернет-магазине ComBook.ru)

(заказать-купить книгу по «Создаем нейронную сеть» в онлайн-мегамаркете Ozon.ru)

(заказать-купить книгу «Создаем нейронную сеть» в интернет-магазине diamail.com.ua)
Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога
___________________________________________________
![]() |
Нейронные сети полный курс Саймон Хайкин |
В книге «Нейронные сети: полный курс» рассматриваются основные парадигмы искусственных нейронных сетей. Представленный материал содержит строгое математическое обоснование всех нейросетевых парадигм, иллюстрируется примерами, описанием компьютерных экспериментов, содержит множество практических задач, а также обширную библиографию
В книге также анализируется роль нейронных сетей при решении задач распознавания образов, управления и обработки сигналов. Структура книги очень удобна для разработки курсов обучения нейронным сетям и интеллектуальным вычислениям
Книга «Нейронные сети: полный курс» будет полезна для инженеров, специалистов в области компьютерных наук, физиков и специалистов в других областях
Оригинал книги: «Neural Networks: A Comprehensive Foundation» by Simon Haykin
ЗДЕСЬ - читайте ПРЕДИСЛОВИЕ книги «Нейронные сети: полный курс»
ЗДЕСЬ - читайте СОДЕРЖАНИЕ книги «Нейронные сети: полный курс»
ЗДЕСЬ - читайте 7 Главу «Ассоциативные машины» из книги «Нейронные сети: полный курс»

(заказать-купить книгу «Нейронные сети: полный курс» в интернет-магазине biblio-globus.ru)

(заказать-купить книгу «Нейронные сети: полный курс» в интернет-магазине ComBook.ru)

(заказать-купить книгу по «Нейронные сети: полный курс» в онлайн-мегамаркете Ozon.ru)

(заказать-купить книгу «Нейронные сети: полный курс» в интернет-магазине diamail.com.ua)
Читайте отдельное сообщение в моем блоге о книге Саймона Хайкина «Нейронные сети: полный курс»
___________________________________________________
![]() |
Нейронные сети Краткий справочник Роберт Каллан |
Книга «Нейронные сети. Краткий справочник» является первой в полном курсе по нейронным сетям. Целью книги является раскрытие основных понятий и изучение основных моделей нейронных сетей с глубиной, достаточной для того, чтобы опытный программист мог реализовать такую сеть на том языке программирования, который покажется ему предпочтительнее
В книге «Нейронные сети. Краткий справочник» рассматриваются основные модели нейронных сетей, важные для понимания основ изучаемого предмета, и обсуждаются связи между нейронными сетями и традиционными понятиями из области искусственного интеллекта
Книга «Нейронные сети. Краткий справочник» написана доступным, простым языком. Она будет полезна не только начинающим, но и тем, кто уже использовал нейронные сети в своих программных проектах
Оригинал книги: «The Essence of Neural Networks» by Robert Callan, 248 pages, ISBN 9780139087325
ЗДЕСЬ - читайте ПРЕДИСЛОВИЕ к книге «Нейронные сети. Краткий справочник»
ЗДЕСЬ - читайте СОДЕРЖАНИЕ книги «Нейронные сети. Краткий справочник»
ЗДЕСЬ - читайте 4 Главу «Ассоциация образцов» из книги «Нейронные сети. Краткий справочник»

(заказать-купить книгу «Нейронные сети. Краткий справочник» в интернет-магазине biblio-globus.ru)

(заказать-купить книгу «Нейронные сети. Краткий справочник» в интернет-магазине ComBook.ru)

(заказать-купить книгу «Нейронные сети. Краткий справочник» в онлайн-мегамаркете Ozon.ru)

(заказать-купить книгу «Нейронные сети. Краткий справочник» в интернет-магазине diamail.com.ua)
Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога
___________________________________________________
![]() |
Об интеллекте Джефф Хокинс Сандра Блейксли |
В книге «Об интеллекте» Джефф Хокинс представляет революционную теорию на стыке нейробиологии, психологии и кибернетики и описывающую систему «память–предсказание» как основу человеческого интеллекта
Джефф Хокинс отмечает, что все предшествующие попытки создания разумных машин провалились из-за фундаментальной ошибки разработчиков, стремившихся воссоздать человеческое поведение, но не учитывавших природу биологического разума. Хокинс предполагает, что идеи, сформулированные им в книге «Об интеллекте», лягут в основу создания истинного искусственного интеллекта (ИИИ) — не копирующего, а превосходящего человеческий разум
Кроме этого, книга содержит рассуждения о последствиях и возможностях создания разумных машин, взгляды автора на природу и отличительные особенности человеческого интеллекта. Книга «Об интеллекте» рекомендуется всем, кого интересует устройство человеческого мозга и принципы его функционирования, а также тем, кто занимается проблемами разработки искусственного интеллекта
Оригинал книги: «On Intelligence», Jeff Hawkins, Sandra Blakeslee, 272 pages, ISBN 0805074562, 2005
ЗДЕСЬ - читайте ОБ АВТОРАХ книги «Об интеллекте»
ЗДЕСЬ - читайте ПРЕДИСЛОВИЕ к книге «Об интеллекте»
ЗДЕСЬ - читайте 4 Главу «ПАМЯТЬ» из книги Джеффа Хокинса «Об интеллекте»
ЗДЕСЬ - читайте ОТЗЫВЫ на книгу Джеффа Хокинса «Об интеллекте»

(заказать-купить книгу «Об интеллекте» в интернет-магазине biblio-globus.ru)

(заказать-купить книгу «Об интеллекте» в интернет-магазине ComBook.ru)

(заказать-купить книгу «Об интеллекте» в интернет-магазине ozon.ru)

(заказать-купить книгу «Об интеллекте» в интернет-магазине diamail.com.ua)
Читайте отдельное сообщение в моем блоге о книге «Об интеллекте»
___________________________________________________
![]() |
Искусственный интеллект: современный подход Стюарт Рассел Питер Норвиг 2-е издание |
Искусственный интеллект - вопрос, которому посвящена книга Стюарта Рассела и Питера Норвига «Искусственный интеллект: современный подход» (AIMA-2). Стержневой темой книги является идея интеллектуального агента (intelligent agent)
На страницах этого издания излагаются основы математической логики, теории вероятностей, теории непрерывных функций; раскрывается суть таких понятий, как «восприятие», «рассуждение», «обучение» и «действие». Стюарт Рассел и Питер Норвиг определяют искусственный интеллект как науку об агентах, получающих из своей среды результаты актов восприятия и выполняющих соответствующие действия
Авторы книги «Искусственный интеллект: современный подход» рассматривают разнообразные способы представления функций, реализуемых агентами, среди которых продукционные системы, реактивные агенты, условные планировщики в реальном масштабе времени, нейронные сети и системы, действующие на основе теории решений. Помимо сугубо теоретической части, в книге представлено множество примеров алгоритмов, версии которых, реализованные на различных языках программирования
Книга «Искусственный интеллект: современный подход» написана понятным и доступным языком и является прекрасным пособием для студентов университетов, учащихся специализированных курсов, аспирантов, программистов, изучающих искусственный интеллект. Кроме того, книга будет весьма полезна для разработчиков интеллектуального ПО и профессионалов, желающих расширить рамки избранной ими специальности
Оригинал книги: «Artificial Intelligence: A Modern Approach» (AIMA-2), Stuart Russel, Peter Norvig, 2 edition
ЗДЕСЬ - читайте ОБ АВТОРАХ книги «AIMA-2»
ЗДЕСЬ - читайте ПРЕДИСЛОВИЕ книги «AIMA-2»
ЗДЕСЬ - читайте СОДЕРЖАНИЕ книги «AIMA-2»
ЗДЕСЬ - читайте 9 главу «Логический вывод в логике первого порядка» из книги «Искусственный интеллект: современный подход»

(заказать-купить книгу «Искусственный интеллект» в интернет-магазине biblio-globus.ru)

(заказать-купить книгу «Искусственный интеллект: современный подход» в интернет-магазине ComBook.ru)

(заказать-купить книгу «Искусственный интеллект: современный подход» в интернет-магазине ozon.ru)

(заказать-купить книгу «Искусственный интеллект: современный подход» в интернет-магазине diamail.com.ua)
Читайте отдельное сообщение в моем блоге о книге «Искусственный интеллект: современный подход» (2-е издание)
___________________________________________________
![]() |
Введение в машинное обучение с помощью Python Андреас Мюллер Сара Гвидо полноцветное издание |
Машинное обучение стало неотъемлемой частью различных коммерческих и исследовательских проектов, начиная от постановки медицинского диагноза c последующим лечением и заканчивая поиском друзей в социальных сетях. Многие полагают, что машинное обучение могут использовать только крупные компании, обладающие мощными командами аналитиков
В книге «Введение в машинное обучение с помощью Python» описывается как можно самостоятельно и c удивительной легкостью построить модели машинного обучения (Machine Learning, ML). Прочитав эту книгу, вы сможете построить свою собственную систему машинного обучения, которая позволит выяснить настроения пользователей Твиттера или получить прогнозы по поводу глобального потепления
Машинное обучение заключается в извлечении знаний из данных. Это научная область, находящаяся на пересечении статистики, искусственного интеллекта и компьютерных наук и также известная как прогнозная аналитика или статистическое обучение. В последние годы применение методов машинного обучения в повседневной жизни стало обыденным явлением
Книга «Введение в машинное обучение с помощью Python» является вводной и не требует предварительных знаний в области машинного обучения или искусственного интеллекта
Область применения машинного обучения безгранична и, учитывая все многообразие данных, имеющихся на сегодняшний день, ограничивается лишь вашим воображением
Оригинал книги: «Introduction to Machine Learning with Python A Guide for Data Scientists», Andreas C. Müller, Sarah Guido, 394 pages, ISBN 9781491939109, October 2016
ЗДЕСЬ - читайте ОБ АВТОРАХ книги - Андреасе Мюллере и Саре Гвидо
ЗДЕСЬ - читайте ПРЕДИСЛОВИЕ к книге
ЗДЕСЬ - читайте полное СОДЕРЖАНИЕ книги Андреаса Мюллера и Сары Гвидо
ЗДЕСЬ - читайте Главу 6 «Объединение алгоритмов в цепочки и конвейеры» из книги Андреаса Мюллера и Сары Гвидо «Введение в машинное обучение с помощью Python»
ЗДЕСЬ - загрузите ЛИСТИНГИ из книги Андреаса Мюллера и Сары Гвидо «Введение в машинное обучение с помощью Python»

(заказать-купить книгу «Введение в машинное обучение с помощью Python» в интернет-магазине biblio-globus.ru)

(заказать-купить книгу «Введение в машинное обучение с помощью Python» в интернет-магазине ComBook.ru)

(заказать-купить книгу «Введение в машинное обучение с помощью Python» в онлайн-мегамаркете Ozon.ru)

(заказать-купить книгу по «Введение в машинное обучение с помощью Python» в интернет-магазине diamail.com.ua)
Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога
___________________________
ИЗ ПОСЛЕДНИХ НОВОСТЕЙ
___________________________
![]() |
Компьютерные науки Базовый курс Гленн Брукшир Деннис Брилов 13-е издание |
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-е издания книги «Компьютерные науки. Базовый курс» является переход к использованию языка Python для записи примеров кода и псевдокода, выдержанного в том же стиле
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 «Компьютерные науки. Базовый курс» (13-е издание) в интернет-магазине www.moscowbooks.ru)

(заказать-купить книгу «Компьютерные науки. Базовый курс» (13-е издание) в интернет-магазине mdk-arbat.ru)

(заказать-купить книгу «Компьютерные науки. Базовый курс» (13-е издание) в интернет-магазине biblio-globus.ru)

(заказать-купить книгу «Компьютерные науки. Базовый курс» (13-е издание) в интернет-магазине ComBook.ru)

(заказать-купить книгу «Компьютерные науки. Базовый курс» (13-е издание) в онлайн-мегамаркете Ozon.ru)

(заказать-купить книгу «Компьютерные науки. Базовый курс» (13-е издание) в интернет-магазине diamail.com.ua)

(заказать-купить книгу «Компьютерные науки. Базовый курс» в интернет-магазине bizbook.ua)
Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога
![]() |
Искусственный интеллект для чайников Джон Пол Мюллер Лука Массарон |
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 книги «Искусственный интеллект для чайников» 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

(заказать-купить книгу «Искусственный интеллект для чайников» в интернет-магазине biblio-globus.ru)

(заказать-купить книгу «Искусственный интеллект для чайников» в интернет-магазине ComBook.ru)

(заказать-купить книгу по «Искусственный интеллект для чайников» в онлайн-мегамаркете Ozon.ru)

(заказать-купить книгу «Искусственный интеллект для чайников» в интернет-магазине diamail.com.ua)
Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога
___________________________________________________
СЛЕДИТЕ ЗА ИЗМЕНЕНИЯМИ В ЭТОМ СООБЩЕНИИ -
последнее обновление - 9 июля 2020 года
___________________________________________________
![]() |
Виктор Штонда, издатель Viktor Shtonda, publisher |
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
Прекрасная новость!
ОтветитьУдалитьИменно эту книгу Уикхема я не читал, так как не знал о ее существовании, но читал "Advanced R" и "ggplot 2", думаю, что книга очень хорошая.
Уважаемый Виктор, а книги Уикхема и Жерона точно выйдут в твердом переплете? Я не стал покупать книгу Гуидо-Мюллер именно потому, что она в мягкой обложке вышла.
Добрый день. Спасибо Вам за работу и издание книги о языке R! Стоит ли ждать в сентябре книгу по Регрессионному анализу или книга снова перенесена? Благодарю Вас за ответ. С уважением
ОтветитьУдалитьПо качеству переводов и оперативности VIVAT и BRAVO Но застыли в широте охвата и тенденциях ни одной книги о Ситемной инженерии и языках типа SysMl а это mainstream Но там русские и украинцы разминаются в буфете но Вы же Виктор пора !!!!!!
ОтветитьУдалитьДобрый вечер. В дополнение к книге "Язык R в задачах науки о данных", было бы желательно издать что-нибудь более серьезное по программированию на языке R, например, эти книги:
ОтветитьУдалитьhttps://www.amazon.com/Art-Programming-Statistical-Software-Design/dp/1593273843/ref=pd_sim_14_5?_encoding=UTF8&psc=1&refRID=1K9ZWAXWR31DFDFNNMQH
и
https://www.amazon.com/Book-First-Course-Programming-Statistics/dp/1593276516/ref=pd_sim_14_2?_encoding=UTF8&psc=1&refRID=S67271GW2206KFMWYHQ8
Эту книгу прекрасно дополнила бы книга Hands-On Programming with R
ОтветитьУдалитьby Garrett Grolemund
с момента выхода книги прошло 4 года - не устарела? не поздно ли? )))
Удалитьв языке R не часто появляются новые версии языка, поэтому информация данной книги актуальна)
Удалитьучтём, благодарю за предложение )))
УдалитьСпасибо)
Удалить