Книга «Практический анализ временных рядов» - это доступное и всестороннее введение в анализ временных рядов в R и Python, которое позволят быстро приступить к работе специалистов по данным (data scientists), программистам и исследователям
Оригинал книги: «Practical Time Series Analysis. Prediction with Statistics and Machine Learning», Aileen Nielsen, 504 pages, ISBN 9781492041658, October 2019
На русском языке книга вышла в январе 2021 года в издательстве «ДИАЛЕКТИКА» и издана ограниченным тиражом
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 онлайн-мегамаркете Ozon.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 «Основы статистического обучения» в онлайн-мегамаркете Ozon.ru)

(заказать-купить книгу по «Основы статистического обучения» в интернет-магазине diamail.com.ua)
Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога
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 уникальная книга «Машинное обучение: карманный справочник», Мэтт Харрисон, бумага офсетная-белая, мягкий переплет, 320 стр., ISBN 978-5-907203-17-4, «ДИАЛЕКТИКА», 2020 - заказать-купить книгу «Машинное обучение: карманный справочник» в интернет-магазине ComBook.ru
В книгу «Машинное обучение: карманный справочник», включены подробные примеры и комментарии, которые помогут Вам оперативно ориентироваться в основах структурированного машинного обучения(МО)
Автор, Мэтт Харрисон, предлагает ценный справочник, который Вы можете использовать как дополнительное пособие при обучении МО и в качестве удобного ресурса, когда погружаетесь в Ваш следующий проект машинного обучения. Приведенные фрагменты кода имеют такой размер, чтобы их можно было использовать и адаптировать в Ваших собственных проектах МО
Книга идеально подходящая для программистов, аналитиков данных и инженеров искусственного интеллекта, содержит обзор процесса машинного обучения и знакомит вас с классификацией структурированных данных
В книге «Машинное обучение: карманный справочник» рассматриваются различные библиотеки и модели, их компромиссы, настройка и интерпретация. Кроме всего прочего Вы изучите методы кластеризации, регрессии и уменьшения размерности
При использовании книги «Машинное обучение: карманный справочник» предполагается знание языка программирования Python. В книге демонстрируется, как использовать различные математические библиотеки Python для решения реальных задач МО
Книга «Машинное обучение: карманный справочник» не заменит учебный курс по МО, но должна служить ориентиром того, что может охватывать прикладной курс машинного обучения. Автор использует ее в качестве справочного материала для курсов по анализу данных и машинному обучению, который он преподает
Мэтт Харрисон считает, что книга «Машинное обучение: карманный справочник» — лучший сборник ресурсов и примеров для решения задач прогнозного моделирования, если у Вас есть структурированные данные
Оригинал книги: «Machine Learning Pocket Reference. Working with Structured Data in Python», Matt Harrison, 320 pages, ISBN 9781449355739, August 2019

(заказать-купить книгу «Машинное обучение: карманный справочник» в интернет-магазине mdk-arbat.ru)

(заказать-купить книгу «Машинное обучение: карманный справочник» в интернет-магазине biblio-globus.ru)

(заказать-купить книгу «Машинное обучение: карманный справочник» в интернет-магазине ComBook.ru)

(заказать-купить книгу «Машинное обучение: карманный справочник» в онлайн-мегамаркете Ozon.ru)

(заказать-купить книгу по «Машинное обучение: карманный справочник» 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)
![]() |
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)
Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога
![]() |
Изучаем Python Марк Лутц 5-е издание 1-й том |
Пятое издание легендарной книги «Изучаем Python» Марка Лутца – всемирно известный учебник, написанный доступным языком и рассчитанный на индивидуальную скорость обучения и основанный на материалах учебных курсов, которые автор ведет уже на протяжении многих лет
Книга «Изучаем Python» значительно расширена и дополнена в соответствии с изменениями, появившимися в новой версии Python 3.x. В книге представлены основные типы объектов в языке Python, порядок их создания и работы с ними, а также функции как основной процедурный элемент языка
«Книга Изучаем Python (Learning Python) находится в начале моего списка рекомендованной литературы для любого, кто желает научиться программировать на Python» (Даг Хеллманн, старший инженер-программист в Racemi, Inc., автор книги «Стандартная библиотека Python 3: справочник с примерами»)

(заказать-купить 1-й том 5-го издания книги Марка Лутца «Изучаем Python» в интернет-магазине biblio-globus.ru)

(заказать-купить 1-й том 5-го издания книги Марка Лутца «Изучаем Python» в интернет-магазине ComBook.ru)

(заказать-купить 1-й том 5-го издания книги Марка Лутца «Изучаем Python» в онлайн-мегамаркете Ozon.ru)

(заказать-купить 1-й том 5-го издания книги Марка Лутца «Изучаем Python» в интернет-магазине diamail.com.ua)
В продаже 2-й том книги «Изучаем Python», Марк Лутц, 5-е издание, (перевод Юрия Артёменко), бумага офсетная-белая, твердый переплет, 720 стр., ISBN 978-5-907144-53-8, «ДИАЛЕКТИКА», 2020 - заказать-купить 2-й том 5-го издания книги Марка Лутца «Изучаем Python» в интернет-магазине ComBook.ru
В книге «Изучаем Python» рассматриваются методы работы с модулями и дополнительными объектно-ориентированными инструментами языка Python – классами. Включены описания моделей и инструкций обработки исключений, а также обзор инструментов разработки, используемых при создании больших программ на Python
Каждая глава книги «Изучаем Python» завершается контрольными вопросами с ответами на закрепление пройденного материала, а каждая часть – упражнениями, решения которых приведены в Приложении к книге
Оригинал книги: «Learning Python: Powerful Object-Oriented Programming», Mark Lutz, 5th Edition, 1648 pages, ISBN 9781449355739, July 2013

(заказать-купить 2-й том 5-го издания книги Марка Лутца «Изучаем Python» в интернет-магазине biblio-globus.ru)

(заказать-купить 2-й том 5-го издания книги Марка Лутца «Изучаем Python» в интернет-магазине ComBook.ru)

(заказать-купить 2-й том 5-го издания книги Марка Лутца «Изучаем Python» в онлайн-мегамаркете Ozon.ru)

(заказать-купить 2-й том 5-го издания книги Марка Лутца «Изучаем Python» в интернет-магазине diamail.com.ua)
Читайте отдельное сообщение о книге в моем блоге
![]() |
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
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

(заказать-купить книгу «Компьютерные науки. Базовый курс» в интернет-магазине www.moscowbooks.ru)

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

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

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

(заказать-купить книгу «Компьютерные науки. Базовый курс» (13-е издание) в интернет-магазине bizbook.ua)
Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога
_______________________________________________
СЛЕДИТЕ ЗА ИЗМЕНЕНИЯМИ В ЭТОМ СООБЩЕНИИ -
последнее обновление - 8 февраля 2021 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
Книга "Практический анализ временных рядов: прогнозирование со статистикой и машинное обучение" сначала должна была выйти весной, потом перенесли на лето. Стоит ли ждать её осенью? Или её перевод забросили?
ОтветитьУдалитькнига уже(!) переведена
УдалитьЗдравствуйте! 07.09.2020 Вы писали, что книга «Практический анализ временных рядов: прогнозирование со статистикой и машинное обучение» уже переведена, но до сих пор (на странице с данной книгой Вашего сайта написано "в производстве") не отдана в печать. Не могли ли бы Вы назвать причины затягивания издательства данной книги (кроме, конечно, пандемии), чтобы понять сроки появления данной книги в продаже (указанные Вами сроки не однократно менялись). Какие стадии подготовки должна пройти эта книга еще, чтобы она, наконец-то появилась в продаже? Сколько времени обычно длятся данные стадии?
ОтветитьУдалитьЛюбопытно, Эйлин явно женщина, а в выложенном на сайте издательства Введении используются глаголы в мужском роде...
ОтветитьУдалитьСкажите, а книга "Практический анализ временных рядов: прогнозирование со статистикой и машинное обучение" будет с цветными иллюстрациями (в оригинале иллюстрации цветные) или с черно-белыми?
ОтветитьУдалить