Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms [2014]
═════════════════════
Описание:
═════════════════════
Machine learning is one of the fastest growing areas of computer science, with far-reaching applications. The aim of this textbook is to introduce machine learning, and the algorithmic paradigms it offers, in a principled way. The book provides an extensive theoretical account of the fundamental ideas underlying machine learning and the mathematical derivations that transform these principles into practical algorithms.
Following a presentation of the basics of the field, the book covers a wide array of central topics that have not been addressed by previous textbooks. These include a discussion of the computational complexity of learning and the concepts of convexity and stability; important algorithmic paradigms including stochastic gradient descent, neural networks, and structured output learning; and emerging theoretical concepts such as the PAC-Bayes approach and compression-based bounds.
Designed for an advanced undergraduate or beginning graduate course, the text makes the fundamentals and algorithms of machine learning accessible to students and non-expert readers in statistics, computer science, mathematics, and engineering.
#ии@physics_math
#искусственный_интеллект@physics_math
#машинное_обучение@physics_math
#книги@physics_math
#алгоритмы@physics_math
#анализ@physics_math
#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
═════════════════════
Описание:
═════════════════════
Machine learning is one of the fastest growing areas of computer science, with far-reaching applications. The aim of this textbook is to introduce machine learning, and the algorithmic paradigms it offers, in a principled way. The book provides an extensive theoretical account of the fundamental ideas underlying machine learning and the mathematical derivations that transform these principles into practical algorithms.
Following a presentation of the basics of the field, the book covers a wide array of central topics that have not been addressed by previous textbooks. These include a discussion of the computational complexity of learning and the concepts of convexity and stability; important algorithmic paradigms including stochastic gradient descent, neural networks, and structured output learning; and emerging theoretical concepts such as the PAC-Bayes approach and compression-based bounds.
Designed for an advanced undergraduate or beginning graduate course, the text makes the fundamentals and algorithms of machine learning accessible to students and non-expert readers in statistics, computer science, mathematics, and engineering.
#ии@physics_math
#искусственный_интеллект@physics_math
#машинное_обучение@physics_math
#книги@physics_math
#алгоритмы@physics_math
#анализ@physics_math
#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
❤1
Webbots Пауки и экран скребки - Руководство по разработке интернет-агентов с PHP-CURL [2012]
═════════════════════
Описание:
═════════════════════
The Internet is bigger and better than what a mere browser allows. Webbots, Spiders, and Screen Scrapers is for programmers and businesspeople who want to take full advantage of the vast resources available on the Web. There's no reason to let browsers limit your online experience-especially when you can easily automate online tasks to suit your individual needs.
═════════════════════
Learn how to write webbots and spiders that do all this and more:
═════════════════════
Programmatically download entire websites Effectively parse data from web pages Manage cookies Decode encrypted files Automate form submissions Send and receive email Send SMS alerts to your cell phone Unlock password-protected websites Automatically bid in online auctions Exchange data with FTP and NNTP servers
Sample projects using standard code libraries reinforce these new skills. You'll learn how to create your own webbots and spiders that track online prices, aggregate different data sources into a single web page, and archive the online data you just can't live without. You'll learn inside information from an experienced webbot developer on how and when to write stealthy webbots that mimic human behavior, tips for developing fault-tolerant designs, and various methods for launching and scheduling webbots. You'll also get advice on how to write webbots and spiders that respect website owner property rights, plus techniques for shielding websites from unwanted robots.
As a bonus, visit the author's website to test your webbots on sample target pages, and to download the scripts and code libraries used in the book.
Some tasks are just too tedious-or too important!- to leave to humans. Once you've automated your online life, you'll never let a browser limit the way you use the Internet again.
═════════════════════
About the Author
═════════════════════
Michael Schrenk uses webbots and data-driven web applications to create competitive advantages for businesses. He has written for Computerworld and Web Techniques magazines and has taught courses on Web usability and Internet marketing. He has also given presentations on intelligent Web agents and online corporate intelligence at the DEFCON hacker's convention.
#программирование@physics_math
#php@physics_math
#curl@physics_math
#scrapers@physics_math
#алгоритмы@physics_math
#анализ@physics_math
#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
═════════════════════
Описание:
═════════════════════
The Internet is bigger and better than what a mere browser allows. Webbots, Spiders, and Screen Scrapers is for programmers and businesspeople who want to take full advantage of the vast resources available on the Web. There's no reason to let browsers limit your online experience-especially when you can easily automate online tasks to suit your individual needs.
═════════════════════
Learn how to write webbots and spiders that do all this and more:
═════════════════════
Programmatically download entire websites Effectively parse data from web pages Manage cookies Decode encrypted files Automate form submissions Send and receive email Send SMS alerts to your cell phone Unlock password-protected websites Automatically bid in online auctions Exchange data with FTP and NNTP servers
Sample projects using standard code libraries reinforce these new skills. You'll learn how to create your own webbots and spiders that track online prices, aggregate different data sources into a single web page, and archive the online data you just can't live without. You'll learn inside information from an experienced webbot developer on how and when to write stealthy webbots that mimic human behavior, tips for developing fault-tolerant designs, and various methods for launching and scheduling webbots. You'll also get advice on how to write webbots and spiders that respect website owner property rights, plus techniques for shielding websites from unwanted robots.
As a bonus, visit the author's website to test your webbots on sample target pages, and to download the scripts and code libraries used in the book.
Some tasks are just too tedious-or too important!- to leave to humans. Once you've automated your online life, you'll never let a browser limit the way you use the Internet again.
═════════════════════
About the Author
═════════════════════
Michael Schrenk uses webbots and data-driven web applications to create competitive advantages for businesses. He has written for Computerworld and Web Techniques magazines and has taught courses on Web usability and Internet marketing. He has also given presentations on intelligent Web agents and online corporate intelligence at the DEFCON hacker's convention.
#программирование@physics_math
#php@physics_math
#curl@physics_math
#scrapers@physics_math
#алгоритмы@physics_math
#анализ@physics_math
#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
Numerical Algorithms: Methods for Computer Vision, Machine Learning, and Graphics [2015]
═════════════════════
Описание:
═════════════════════
Numerical Algorithms: Methods for Computer Vision, Machine Learning, and Graphics presents a new approach to numerical analysis for modern computer scientists. Using examples from a broad base of computational tasks, including data processing, computational photography, and animation, the textbook introduces numerical modeling and algorithmic design from a practical standpoint and provides insight into the theoretical tools needed to support these skills.
The book covers a wide range of topics—from numerical linear algebra to optimization and differential equations—focusing on real-world motivation and unifying themes. It incorporates cases from computer science research and practice, accompanied by highlights from in-depth literature on each subtopic. Comprehensive end-of-chapter exercises encourage critical thinking and build students’ intuition while introducing extensions of the basic material.
The text is designed for advanced undergraduate and beginning graduate students in computer science and related fields with experience in calculus and linear algebra. For students with a background in discrete mathematics, the book includes some reminders of relevant continuous mathematical background.
═════════════════════
Features:
═════════════════════
Contains classroom-tested material for a one- to two-semester course in numerical algorithms, with a focus on modeling and applications
Introduces themes common to nearly all classes of numerical algorithms
Covers algorithms for solving linear and nonlinear problems, including popular techniques recently introduced in the research community
Includes comprehensive end-of-chapter exercises that push students at all levels to derive, extend, and analyze numerical algorithms
#ии@physics_math
#искусственный_интеллект@physics_math
#машинное_обучение@physics_math
#численные_методы@physics_math
#книги@physics_math
#алгоритмы@physics_math
#анализ@physics_math
#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
═════════════════════
Описание:
═════════════════════
Numerical Algorithms: Methods for Computer Vision, Machine Learning, and Graphics presents a new approach to numerical analysis for modern computer scientists. Using examples from a broad base of computational tasks, including data processing, computational photography, and animation, the textbook introduces numerical modeling and algorithmic design from a practical standpoint and provides insight into the theoretical tools needed to support these skills.
The book covers a wide range of topics—from numerical linear algebra to optimization and differential equations—focusing on real-world motivation and unifying themes. It incorporates cases from computer science research and practice, accompanied by highlights from in-depth literature on each subtopic. Comprehensive end-of-chapter exercises encourage critical thinking and build students’ intuition while introducing extensions of the basic material.
The text is designed for advanced undergraduate and beginning graduate students in computer science and related fields with experience in calculus and linear algebra. For students with a background in discrete mathematics, the book includes some reminders of relevant continuous mathematical background.
═════════════════════
Features:
═════════════════════
Contains classroom-tested material for a one- to two-semester course in numerical algorithms, with a focus on modeling and applications
Introduces themes common to nearly all classes of numerical algorithms
Covers algorithms for solving linear and nonlinear problems, including popular techniques recently introduced in the research community
Includes comprehensive end-of-chapter exercises that push students at all levels to derive, extend, and analyze numerical algorithms
#ии@physics_math
#искусственный_интеллект@physics_math
#машинное_обучение@physics_math
#численные_методы@physics_math
#книги@physics_math
#алгоритмы@physics_math
#анализ@physics_math
#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
Книга «Программируем Arduino. Профессиональная работа со скетчами»
═════════════════════
Описание:
═════════════════════
Встречайте новую книгу от Саймона Монка, автора легендарного бестселлера «Программируем Arduino. Основы работы со скетчами»! Гуру электроники поможет преодолеть сложный путь от новичка до профессионала, легко решающего самые сложные задачи программирования скетчей. Пора двигаться дальше!
Проекты становятся всё более сложными, и в какой-то момент знаний для их реализации уже не хватает. Прочитав книгу, вы научитесь использовать прерывания, управлять памятью, писать программы для Интернета, выполнять цифровую обработку сигналов, освоите многозадачность и сможете создавать собственные библиотеки.
Эта книга задумана как продолжение бестселлера «Программируем Arduino: Основы работы со скетчами. 2-е изд. ». Несмотря на то что эта книга включает краткое повторение основ из книги «Programming Arduino», она познакомит читателя с более продвинутыми аспектами программирования плат Arduino. В частности, эта книга расскажет, как:
— обеспечить эффективную работу при минимальном объеме доступной памяти;
— решать сразу несколько задач без помощи механизмов многопоточного выполнения;
— упаковывать код в библиотеки, чтобы им могли пользоваться другие;
— использовать аппаратные прерывания и прерывания от таймера;
— добиться максимальной производительности;
— уменьшить потребление электроэнергии;
— взаимодействовать с последовательными шинами разных типов (I2C, 1-Wire, SPI и последовательный порт);
— взаимодействовать с портом USB;
— взаимодействовать с сетью;
— выполнять цифровую обработку сигналов (Digital Signal Processing, DSP).
═════════════════════
Загружаемые примеры
═════════════════════
Книга включает 75 примеров скетчей, которые распространяются в открытом виде и доступны на веб-сайте автора www.simonmonk.org. Перейдя по ссылке на страницу этой книги, вы сможете загрузить исходный код примеров, а также самый актуальный список ошибок и опечаток, найденных в книге.
═════════════════════
Что необходимо для чтения книги
═════════════════════
Данная книга в первую очередь посвящена вопросам программирования. Поэтому для опробования большинства примеров будет достаточно платы Arduino, светодиода и мультиметра. Если у вас имеются дополнительные платы расширения Arduino, они тоже пригодятся. Для рассмотрения примеров из главы 12 вам понадобится плата Ethernet или Wi-Fi. На протяжении всей книги мы будем использовать разные модули для демонстрации разных интерфейсов.
В центре внимания находится Arduino Uno — наиболее широко используемая плата Arduino, но в главах, посвященных программированию порта USB и цифровой обработке сигналов, рассматриваются некоторые особенности других плат Arduino, таких как Leonardo и Arduino Due. В приложении в конце книги вы найдете список поставщиков, у которых сможете приобрести все эти компоненты.
═════════════════════
Скачать: https://cloud.mail.ru/public/9orq/Z99X76SrN
═════════════════════
#cpp@physics_math
#Arduino@physics_math
#микроконтроллеры@physics_math
#железо@physics_math
#си@physics_math
#алгоритмы@physics_math
#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
═════════════════════
Описание:
═════════════════════
Встречайте новую книгу от Саймона Монка, автора легендарного бестселлера «Программируем Arduino. Основы работы со скетчами»! Гуру электроники поможет преодолеть сложный путь от новичка до профессионала, легко решающего самые сложные задачи программирования скетчей. Пора двигаться дальше!
Проекты становятся всё более сложными, и в какой-то момент знаний для их реализации уже не хватает. Прочитав книгу, вы научитесь использовать прерывания, управлять памятью, писать программы для Интернета, выполнять цифровую обработку сигналов, освоите многозадачность и сможете создавать собственные библиотеки.
Эта книга задумана как продолжение бестселлера «Программируем Arduino: Основы работы со скетчами. 2-е изд. ». Несмотря на то что эта книга включает краткое повторение основ из книги «Programming Arduino», она познакомит читателя с более продвинутыми аспектами программирования плат Arduino. В частности, эта книга расскажет, как:
— обеспечить эффективную работу при минимальном объеме доступной памяти;
— решать сразу несколько задач без помощи механизмов многопоточного выполнения;
— упаковывать код в библиотеки, чтобы им могли пользоваться другие;
— использовать аппаратные прерывания и прерывания от таймера;
— добиться максимальной производительности;
— уменьшить потребление электроэнергии;
— взаимодействовать с последовательными шинами разных типов (I2C, 1-Wire, SPI и последовательный порт);
— взаимодействовать с портом USB;
— взаимодействовать с сетью;
— выполнять цифровую обработку сигналов (Digital Signal Processing, DSP).
═════════════════════
Загружаемые примеры
═════════════════════
Книга включает 75 примеров скетчей, которые распространяются в открытом виде и доступны на веб-сайте автора www.simonmonk.org. Перейдя по ссылке на страницу этой книги, вы сможете загрузить исходный код примеров, а также самый актуальный список ошибок и опечаток, найденных в книге.
═════════════════════
Что необходимо для чтения книги
═════════════════════
Данная книга в первую очередь посвящена вопросам программирования. Поэтому для опробования большинства примеров будет достаточно платы Arduino, светодиода и мультиметра. Если у вас имеются дополнительные платы расширения Arduino, они тоже пригодятся. Для рассмотрения примеров из главы 12 вам понадобится плата Ethernet или Wi-Fi. На протяжении всей книги мы будем использовать разные модули для демонстрации разных интерфейсов.
В центре внимания находится Arduino Uno — наиболее широко используемая плата Arduino, но в главах, посвященных программированию порта USB и цифровой обработке сигналов, рассматриваются некоторые особенности других плат Arduino, таких как Leonardo и Arduino Due. В приложении в конце книги вы найдете список поставщиков, у которых сможете приобрести все эти компоненты.
═════════════════════
Скачать: https://cloud.mail.ru/public/9orq/Z99X76SrN
═════════════════════
#cpp@physics_math
#Arduino@physics_math
#микроконтроллеры@physics_math
#железо@physics_math
#си@physics_math
#алгоритмы@physics_math
#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
Облако@Mail.Ru
Файл из Облака Mail.Ru
Облако Mail.Ru - это ваше персональное надежное хранилище в интернете. Все нужные файлы всегда под рукой, доступны в любой точке мира с компьютера или смартфона.
Чубукова И.А. Data Mining
═════════════════════
Описание:
═════════════════════
Курс знакомит слушателей с технологией Data Mining, подробно рассматриваются методы, инструментальные средства и применение Data Mining. Описание каждого метода сопровождается конкретным примером его использования.
Обсуждаются отличия Data Mining от классических статистических методов анализа и OLAP-систем, рассматриваются типы закономерностей, выявляемых Data Mining (ассоциация, классификация, последовательность, кластеризация, прогнозирование). Описывается сфера применения Data Mining. Вводится понятие Web Mining.
Подробно рассматриваются методы Data Mining: нейронные сети, деревья решений, методы ограниченного перебора, генетические алгоритмы, эволюционное программирование, кластерные модели, комбинированные методы. Знакомство с каждым методом проиллюстрировано решением практической задачи с помощью инструментального средства, использующего технологию Data Mining.
Излагаются основные концепции хранилищ данных и места Data Mining в их архитектуре. Вводятся понятия OLTP, OLAP, ROLAP, MOLAP.Обсуждается процесс анализа данных с помощью технологии Data Mining.
Подробно рассматриваются этапы этого процесса. Анализируется рынок аналитического программного обеспечения, описываются продукты от ведущих производителей Data Mining, обсуждаются их возможности.
#bigdata@physics_math
#данные@physics_math
#бд@physics_math
#алгоритмы@physics_math
#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
═════════════════════
Описание:
═════════════════════
Курс знакомит слушателей с технологией Data Mining, подробно рассматриваются методы, инструментальные средства и применение Data Mining. Описание каждого метода сопровождается конкретным примером его использования.
Обсуждаются отличия Data Mining от классических статистических методов анализа и OLAP-систем, рассматриваются типы закономерностей, выявляемых Data Mining (ассоциация, классификация, последовательность, кластеризация, прогнозирование). Описывается сфера применения Data Mining. Вводится понятие Web Mining.
Подробно рассматриваются методы Data Mining: нейронные сети, деревья решений, методы ограниченного перебора, генетические алгоритмы, эволюционное программирование, кластерные модели, комбинированные методы. Знакомство с каждым методом проиллюстрировано решением практической задачи с помощью инструментального средства, использующего технологию Data Mining.
Излагаются основные концепции хранилищ данных и места Data Mining в их архитектуре. Вводятся понятия OLTP, OLAP, ROLAP, MOLAP.Обсуждается процесс анализа данных с помощью технологии Data Mining.
Подробно рассматриваются этапы этого процесса. Анализируется рынок аналитического программного обеспечения, описываются продукты от ведущих производителей Data Mining, обсуждаются их возможности.
#bigdata@physics_math
#данные@physics_math
#бд@physics_math
#алгоритмы@physics_math
#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
Kotlin in Action [2018]
═════════════════════
Описание:
═════════════════════
Язык Kotlin предлагает выразительный синтаксис, мощную и понятную систему типов, великолепную поддержку и бесшовную совместимость с существующим кодом на Java, богатый выбор библиотек и фреймворков. Kotlin может компилироваться в байт-код Java, поэтому его можно использовать везде, где используется Java, включая Android. А благодаря эффективному компилятору и маленькой стандартной библиотеке Kotlin практически не привносит накладных расходов.
Данная книга научит вас пользоваться языком Kotlin для создания высококачественных приложений. Написанная создателями языка – разработчиками в компании JetBrains, – эта книга охватывает такие темы, как создание предметно-ориентированных языков, функциональное программирование в JVM, совместное использование Java и Kotlin и др.
Издание предназначено разработчикам, владеющим языком Java и желающим познакомиться и начать эффективно работать с Kotlin.
═════════════════════
Скачать: https://cloud.mail.ru/public/2Kau/gfRTYoMtS
═════════════════════
#java@physics_math
#kotlin@physics_math
#jvm@physics_math
#android@physics_math
#алгоритмы@physics_math
#программирование@physics_math
#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
═════════════════════
Описание:
═════════════════════
Язык Kotlin предлагает выразительный синтаксис, мощную и понятную систему типов, великолепную поддержку и бесшовную совместимость с существующим кодом на Java, богатый выбор библиотек и фреймворков. Kotlin может компилироваться в байт-код Java, поэтому его можно использовать везде, где используется Java, включая Android. А благодаря эффективному компилятору и маленькой стандартной библиотеке Kotlin практически не привносит накладных расходов.
Данная книга научит вас пользоваться языком Kotlin для создания высококачественных приложений. Написанная создателями языка – разработчиками в компании JetBrains, – эта книга охватывает такие темы, как создание предметно-ориентированных языков, функциональное программирование в JVM, совместное использование Java и Kotlin и др.
Издание предназначено разработчикам, владеющим языком Java и желающим познакомиться и начать эффективно работать с Kotlin.
═════════════════════
Скачать: https://cloud.mail.ru/public/2Kau/gfRTYoMtS
═════════════════════
#java@physics_math
#kotlin@physics_math
#jvm@physics_math
#android@physics_math
#алгоритмы@physics_math
#программирование@physics_math
#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
Aurélien Géron Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow [2017]
═════════════════════
Описание:
═════════════════════
Naturally you are excited about Machine Learning and you would love to join the party. Perhaps you would like to give your homemade robot a brain of its own? Make it recognize faces? Or learn to walk around? Or maybe your company has tons of data (user logs, financial data, production data, machine sensor data, hotline stats, HR reports, etc.), and more than likely you could unearth some hidden gems if you just knew where to look.
═════════════════════
For example:
═════════════════════
-Segment customers and find the best marketing strategy for each group
-Recommend products for each client based on what similar clients bought
-Detect which transactions are likely to be fraudulent
-Predict next year’s revenue
-And more!
═════════════════════
Objective and Approach
═════════════════════
This book assumes that you know close to nothing about Machine Learning. Its goal is to give you the concepts, the intuitions, and the tools you need to actually implement programs capable of learning from data.
We will cover a large number of techniques, from the simplest and most commonly used (such as linear regression) to some of the Deep Learning techniques that regularly win competitions.
Rather than implementing our own toy versions of each algorithm, we will be using actual production-ready Python frameworks:
═════════════════════
Scikit-Learn
═════════════════════
Scikit-Learn is very easy to use, yet it implements many Machine Learning algorithms efficiently, so it makes for a great entry point to learn Machine Learning.
═════════════════════
TensorFlow
═════════════════════
TensorFlow is a more complex library for distributed numerical computation using data flow graphs. It makes it possible to train and run very large neural networks efficiently by distributing the computations across potentially thousands of multi-GPU servers. TensorFlow was created at Google and supports many of their large-scale Machine Learning applications. It was open-sourced in November 2015.
═════════════════════
Скачать: https://cloud.mail.ru/public/3sqL/kabLdQqwj
═════════════════════
#java@physics_math
#jdk@physics_math
#javascript@physics_math
#javafx@physics_math
#алгоритмы@physics_math
#программирование@physics_math
#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
═════════════════════
Описание:
═════════════════════
Naturally you are excited about Machine Learning and you would love to join the party. Perhaps you would like to give your homemade robot a brain of its own? Make it recognize faces? Or learn to walk around? Or maybe your company has tons of data (user logs, financial data, production data, machine sensor data, hotline stats, HR reports, etc.), and more than likely you could unearth some hidden gems if you just knew where to look.
═════════════════════
For example:
═════════════════════
-Segment customers and find the best marketing strategy for each group
-Recommend products for each client based on what similar clients bought
-Detect which transactions are likely to be fraudulent
-Predict next year’s revenue
-And more!
═════════════════════
Objective and Approach
═════════════════════
This book assumes that you know close to nothing about Machine Learning. Its goal is to give you the concepts, the intuitions, and the tools you need to actually implement programs capable of learning from data.
We will cover a large number of techniques, from the simplest and most commonly used (such as linear regression) to some of the Deep Learning techniques that regularly win competitions.
Rather than implementing our own toy versions of each algorithm, we will be using actual production-ready Python frameworks:
═════════════════════
Scikit-Learn
═════════════════════
Scikit-Learn is very easy to use, yet it implements many Machine Learning algorithms efficiently, so it makes for a great entry point to learn Machine Learning.
═════════════════════
TensorFlow
═════════════════════
TensorFlow is a more complex library for distributed numerical computation using data flow graphs. It makes it possible to train and run very large neural networks efficiently by distributing the computations across potentially thousands of multi-GPU servers. TensorFlow was created at Google and supports many of their large-scale Machine Learning applications. It was open-sourced in November 2015.
═════════════════════
Скачать: https://cloud.mail.ru/public/3sqL/kabLdQqwj
═════════════════════
#java@physics_math
#jdk@physics_math
#javascript@physics_math
#javafx@physics_math
#алгоритмы@physics_math
#программирование@physics_math
#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
Sanaulla M., Samoylov N. Java 9 Cookbook [2017]
═════════════════════
Описание:
═════════════════════
Java is an object-oriented programming language. It is one of the most widely accepted languages because of its design and programming features, particularly in its promise that you can write a program once and run it anywhere.
This cookbook offers a range of software development examples in simple and straightforward Java 9 code, providing step-by-step resources and time-saving methods to help you solve data problems efficiently. Starting with the installation of Java, each recipe addresses a specific problem, with a discussion that explains the solution and offers insight into how it works.
We cover major concepts such as Project Jigsaw and various tools that will enable you to modularize your applications. You will learn new features in the form of recipes that will make your applications modular, secure, and fast.
═════════════════════
What You Will Learn
═════════════════════
- Set up JDK and know the differences in the JDK 9 installation
- Implement OO Designs using Classes and Interfaces
- Manage operating system processes
- Understand the new modular JDK and modular programming
- Create a modular application with clear dependencies
- Build graphical user interfaces using JavaFX
- Use the new HTTP Client API
- Learn about the new diagnostic features in Java 9
- See how to use the new jShell REPL tool
- Execute ES6-compliant JavaScript code from your Java applications
═════════════════════
Скачать: https://cloud.mail.ru/public/Bf9B/LvsHe7aYM
═════════════════════
#java@physics_math
#jdk@physics_math
#javascript@physics_math
#javafx@physics_math
#алгоритмы@physics_math
#программирование@physics_math
#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
═════════════════════
Описание:
═════════════════════
Java is an object-oriented programming language. It is one of the most widely accepted languages because of its design and programming features, particularly in its promise that you can write a program once and run it anywhere.
This cookbook offers a range of software development examples in simple and straightforward Java 9 code, providing step-by-step resources and time-saving methods to help you solve data problems efficiently. Starting with the installation of Java, each recipe addresses a specific problem, with a discussion that explains the solution and offers insight into how it works.
We cover major concepts such as Project Jigsaw and various tools that will enable you to modularize your applications. You will learn new features in the form of recipes that will make your applications modular, secure, and fast.
═════════════════════
What You Will Learn
═════════════════════
- Set up JDK and know the differences in the JDK 9 installation
- Implement OO Designs using Classes and Interfaces
- Manage operating system processes
- Understand the new modular JDK and modular programming
- Create a modular application with clear dependencies
- Build graphical user interfaces using JavaFX
- Use the new HTTP Client API
- Learn about the new diagnostic features in Java 9
- See how to use the new jShell REPL tool
- Execute ES6-compliant JavaScript code from your Java applications
═════════════════════
Скачать: https://cloud.mail.ru/public/Bf9B/LvsHe7aYM
═════════════════════
#java@physics_math
#jdk@physics_math
#javascript@physics_math
#javafx@physics_math
#алгоритмы@physics_math
#программирование@physics_math
#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
Р. Лафоре "Объектно-ориентированное программирование в С++"
════════════════════
Хотя эта книга и называется «Объектно-ориентированное программирование в С++» в ней также есть несколько глав по основным базовым конструкциям языка программирования С++ — это циклы, операторы ветвления, массивы, функции, указатели и другое.
И это несомненно — плюс, то есть новичок может смело обучаться по этой книге. Книга достаточно большая — аж 900+ страниц, это самая большая книга по С++ из тех, что я читал. Не сомневайтесь, в книге есть почти вся информация о языке С++, однако основной упор сделан на ООП. Почему? Потому что за Объектно Ориентированным программирование — будущее.
Абсолютно все программы на С++ пишутся с помощью ООП, а те что имеют процедурную структуру со временем переводятся на ООП. В связи с этим, хочу сказать, что даже новичкам нужно постепенно учиться объектно ориентированному программированию, а эта книга рассчитана на новичков.
Кроме ОПП, приятным плюсом данной книги есть несколько очень важных тем в программировании — Шаблоны и Стандартная библиотека шаблонов — STL. Ну, если тему шаблонов затрагивают во многих учебниках, то STL — нет. Я хочу сказать, что в книге подробно разбираются основные контейнеры STL, во многих книгах этого просто -нет.
Зачем вам знать STL? Если вы новичок, то STL вам еще рановато изучать, но как только вы освоите основы и ООП в С++, вы должны немедленно перейти к изучению STL. Эта библиотека используется во всех серьёзных программах. Кроме того, устроиться на работу С++ программистом без знания STL — не возможно.
В общем, книга получилась достаточно объемная, в ней много примеров программ и задач для практики. Новичкам эта книга точно подойдет, но так же она интересна и всем тем, кто знает основы, но не знает ООП и STL. Уверяю вас, вы узнаете много нового.
#алгоритмы@physics_math
#си@physics_math
#cpp@physics_math
#программирование@physics_math
#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
════════════════════
Хотя эта книга и называется «Объектно-ориентированное программирование в С++» в ней также есть несколько глав по основным базовым конструкциям языка программирования С++ — это циклы, операторы ветвления, массивы, функции, указатели и другое.
И это несомненно — плюс, то есть новичок может смело обучаться по этой книге. Книга достаточно большая — аж 900+ страниц, это самая большая книга по С++ из тех, что я читал. Не сомневайтесь, в книге есть почти вся информация о языке С++, однако основной упор сделан на ООП. Почему? Потому что за Объектно Ориентированным программирование — будущее.
Абсолютно все программы на С++ пишутся с помощью ООП, а те что имеют процедурную структуру со временем переводятся на ООП. В связи с этим, хочу сказать, что даже новичкам нужно постепенно учиться объектно ориентированному программированию, а эта книга рассчитана на новичков.
Кроме ОПП, приятным плюсом данной книги есть несколько очень важных тем в программировании — Шаблоны и Стандартная библиотека шаблонов — STL. Ну, если тему шаблонов затрагивают во многих учебниках, то STL — нет. Я хочу сказать, что в книге подробно разбираются основные контейнеры STL, во многих книгах этого просто -нет.
Зачем вам знать STL? Если вы новичок, то STL вам еще рановато изучать, но как только вы освоите основы и ООП в С++, вы должны немедленно перейти к изучению STL. Эта библиотека используется во всех серьёзных программах. Кроме того, устроиться на работу С++ программистом без знания STL — не возможно.
В общем, книга получилась достаточно объемная, в ней много примеров программ и задач для практики. Новичкам эта книга точно подойдет, но так же она интересна и всем тем, кто знает основы, но не знает ООП и STL. Уверяю вас, вы узнаете много нового.
#алгоритмы@physics_math
#си@physics_math
#cpp@physics_math
#программирование@physics_math
#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
Барский А.Б. Логические нейронные сети [2016]
════════════════════
Описание:
════════════════════
На основе положений математической логики событий исследуется возможность построения логических нейронных сетей, выполняющих операции вывода в составе систем искусственного интеллекта, имитирующих механизмы работы мозга. Такие операции лежат в основе систем распознавания, управления и принятия решений.
Предлагаются методы построения обученных нейронных сетей, созданных "под задачу", простые методы обучения-трассировки, методы преобразования описаний систем принятия решений для повышения достоверности выводов.
Рассматривается возможность применения логических нейронных сетей в самообучающихся системах управления, а также в различных системах экономики, транспорта, безопасности, защиты информации, при решении задач интеллектуального отображения, в бизнесе туризма и развлечений, при политическом и социальном прогнозировании и в других задачах науки и искусства.
════════════════════
Скачать: https://cloud.mail.ru/public/G8Kk/PkNuwvkRn
════════════════════
#ии@physics_math
#искусственный_интеллект@physics_math
#машинное_обучение@physics_math
#книги@physics_math
#алгоритмы@physics_math
#анализ@physics_math
#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
════════════════════
Описание:
════════════════════
На основе положений математической логики событий исследуется возможность построения логических нейронных сетей, выполняющих операции вывода в составе систем искусственного интеллекта, имитирующих механизмы работы мозга. Такие операции лежат в основе систем распознавания, управления и принятия решений.
Предлагаются методы построения обученных нейронных сетей, созданных "под задачу", простые методы обучения-трассировки, методы преобразования описаний систем принятия решений для повышения достоверности выводов.
Рассматривается возможность применения логических нейронных сетей в самообучающихся системах управления, а также в различных системах экономики, транспорта, безопасности, защиты информации, при решении задач интеллектуального отображения, в бизнесе туризма и развлечений, при политическом и социальном прогнозировании и в других задачах науки и искусства.
════════════════════
Скачать: https://cloud.mail.ru/public/G8Kk/PkNuwvkRn
════════════════════
#ии@physics_math
#искусственный_интеллект@physics_math
#машинное_обучение@physics_math
#книги@physics_math
#алгоритмы@physics_math
#анализ@physics_math
#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python