Полезные ссылки для работы с данными — от автора Telegram-канала Нейрон (t.me/neurondata)
 Share
The version of the browser you are using is no longer supported. Please upgrade to a supported browser.Dismiss

View only
 
ABCDEFG
1
Книги по анализу данных, математике, data science и machine learning
2
3
от автора Telegram-канала Нейрон — t.me/neurondata
4
НОМЕРНАЗВАНИЕ КНИГИОПИСАНИЕССЫЛКАТЕМАТИКА
5
1Машинное обучениеТем, кто только начинает, пригодятся главы с первой по пятую: там описаны процессы подготовки и исследования данных, моделирование и оценка моделей. Дальше практика и еще раз практика. Плюс продвинутые темы: проектирование признаков и оптимизация.http://www.ozon.ru/context/detail/id/140959418/Машинное обучение
6
2Математические основы машинного обучения и прогнозированияТем, кто хочет познакомиться с основами современной теории машинного обучения и теории игр с предсказаниями, лучше начать с этой книги.http://www.ozon.ru/context/detail/id/31454472/Машинное обучение
7
3Верховный алгоритмАвтор знакомит читателей с пятью основными школами машинного обучения и показывает, как они используют идеи из нейробиологии, эволюционной биологии, физики и статистики, чтобы создавать алгоритмы, помогающие людям.http://www.ozon.ru/context/detail/id/137340778/Машинное обучение
8
4The Elements of Statistical Learning. Data Mining, Inference and PredictionЭта книга представляет собой попытку объединить многие важные новые идеи в обучении и объяснить их в статистической структуре.https://www.ozon.ru/context/detail/id/1863100/Машинное обучение
9
5Machine Learning, Neural and Statistical ClassificationСовременный обзор различных подходов к машинному обучению. https://www1.maths.leeds.ac.uk/~charles/statlog/whole.pdfМашинное обучение
10
6Introduction to machine learningЭта книга не является практическим пособием или сборником теоретических доказательств. Это — промежуточное звено между теорией и практикой.http://robotics.stanford.edu/~nilsson/MLBOOK.pdfМашинное обучение
11
7Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данныхОдин из самых интересных учебников по машинному обучению. Автор рассказывает о методах построения моделей и алгоритмов.http://www.ozon.ru/context/detail/id/139534173/Машинное обучение
12
8Обучение с подкреплениемКнига не о машинном обучение, а об одном из способов изучения. Обучение с подкреплением — метод, в ходе которого человек обучается, взаимодействуя с некоторой средой.https://www.ozon.ru/context/detail/id/7107485/Машинное обучение
13
9Bayesian Reasoning and Machine LearningЭта книга для более профессионального уровня. Информация последовательно распределена по ходу всей книги от легкого к сложному.http://web4.cs.ucl.ac.uk/staff/D.Barber/textbook/090310.pdfМашинное обучение
14
10Neural Network DesignВ книге вы найдете ясный и подробный обзор основных типов архитектуры нейросетей, узнаете все о методах и правилах их обучения, а также о применении на практике.http://hagan.okstate.edu/NNDesign.pdfМашинное обучение
15
11Deep LearningКнига рассказывает о глубоком обучении — о том, как иерархия понятий позволяет искусственному интеллекту изучать сложные концепции, строя их из более простых. https://www.amazon.com/Deep-Learning-Adaptive-Computation-Machine/dp/0262035618/ref=sr_1_1?s=books&ie=UTF8&qid=1506585748&sr=1-1&keywords=Deep+Learning+Ian+Goodfellow%2C+Yoshua+Bengio%2C+Aaron+CourvilleМашинное обучение
16
12Neural Networks: A Systematic IntroductionВсе законы и модели, объединенные в общую теорию нейронных сетей.https://www.amazon.com/Neural-Networks-Introduction-Raul-Rojas/dp/3540605053/ref=sr_1_1?s=books&ie=UTF8&qid=1506586517&sr=1-1&keywords=Neural+Networks%3A+A+Systematic+Introduction+Raul+Rojas%2C+J.+FeldmanМашинное обучение
17
13Pattern Recognition and Machine Learning (Information Science and Statistics)Первый учебник по распознаванию образов, в основе которого лежит Байесовский подход. Предварительных знаний о распознавании образов не требуется, зато пригодится представление о многомерном анализе и основы линейной алгебры.https://www.amazon.com/Pattern-Recognition-Learning-Information-Statistics/dp/0387310738/ref=sr_1_1?s=books&ie=UTF8&qid=1506586963&sr=1-1&keywords=Pattern+Recognition+and+Machine+Learning+%28Information+Science+and+Statistics%29+Christopher+M.+BishopМашинное обучение
18
14Make Your Own Neural NetworkОчень годное и в то же время очень простое для понимание руководство по нейросетям. К концу книги вы научитесь программировать на Python и сможете создать собственную нейросеть.https://www.amazon.com/Make-Your-Own-Neural-Network/dp/1530826608/ref=sr_1_1?s=books&ie=UTF8&qid=1506588111&sr=1-1&keywords=Make+Your+Own+Neural+Network+Tariq+RashidМашинное обучение
19
15Mahout in ActionMahout — это java-библиотека, и в книге есть куча примеров, как ее можно использовать для решения реальных задач.https://www.amazon.com/Mahout-Action-Sean-Owen/dp/1935182684Машинное обучение
20
16Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данныхВ книге описан широкий круг логических, геометрических и статистических моделей, затрагиваются и такие находящиеся на переднем крае науки темы, как матричная факторизация и анализ РХП.https://www.litres.ru/peter-flah/mashinnoe-obuchenie-nauka-i-iskusstvo-postroeniya-algoritmov-kotorye-izvlekaut-znaniya-iz-dannyh-22678129/Машинное обучение
21
17
Python для сложных задач. Наука о данных и машинное обучение
Книга «Python для сложных задач: наука о данных и машинное обучение» – это подробное руководство по самым разным вычислительным и статистическим методам, без которых немыслима любая интенсивная обработка данных, научные исследования и передовые разработки.https://www.litres.ru/dzh-vander-plas/python-dlya-slozhnyh-zadach-nauka-o-dannyh-i-mashinnoe-obuchenie-27612904/Машинное обучение
22
18Глубокое обучениеОписываются приемы глубокого обучения, применяемые на практике, в том числе глубокие сети прямого распространения, регуляризация, алгоритмы оптимизации, сверточные сети, моделирование последовательностей и др. https://www.litres.ru/aaron-kurvill/glubokoe-obuchenie-28259806/Машинное обучение
23
19Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетейМаксимум объяснений, минимум кода, серьезный материал о машинном обучении и увлекательное изложение.https://www.litres.ru/a-kadurin-13464223/glubokoe-obuchenie-pogruzhenie-v-mir-neyronnyh-29817855/Машинное обучение
24
20Машинное обучение с использованием библиотеки Н2ОЭта книга научит вас использовать алгоритмы машинного обучения, реализованные в Н2О, с упором на наиболее важные для продуктивной работы аспекты.https://www.litres.ru/darren-kuk/mashinnoe-obuchenie-s-ispolzovaniem-biblioteki-n2o-27068893/Машинное обучение
25
21Крупномасштабное машинное обучение вместе с PythonВ книге описаны масштабируемое обучение в Scikit-learn, нейронные сети и глубокое обучение с использованием Theano, H2O и TensorFlow.https://www.litres.ru/alberto-bosketti/krupnomasshtabnoe-mashinnoe-obuchenie-vmeste-s-python-27069029/Машинное обучение
26
22Введение в статистическое обучение с примерами на языке RКнига представляет собой доступно изложенное введение в статистическое обучение – незаменимый набор инструментов, позволяющих извлечь полезную информацию из больших и сложных наборов данных, которые начали возникать в последние 20 лет в таких областях, как биология, экономика, маркетинг, физика и др.https://www.litres.ru/garet-dzheyms/vvedenie-v-statisticheskoe-obuchenie-s-primerami-na-yazyke-r-22806656/Машинное обучение
27
23Теоретический минимум по Big Data. Всё что нужно знать о больших данныхНеважно, кто вы – деловой человек, работающий с аналитикой, начинающий программист или разработчик, «Теоретический минимум по Big Data» позволит не утонуть в бушующем океане современных технологий и разобраться в основах новой и стремительно развивающейся отрасли обработки больших данных.https://www.litres.ru/annalin-yn-18455343/teoreticheskiy-minimum-po-big-data-vse-chto-n-42226738/Машинное обучение
28
24Библиотека Keras – инструмент глубокого обучения. Реализация нейронных сетей с помощью библиотек Theano и TensorFlowКнига представляет собой краткое, но обстоятельное введение в современные нейронные сети, искусственный интеллект и технологии глубокого обучения. https://www.litres.ru/antonio-dzhulli/biblioteka-keras-instrument-glubokogo-obucheniya-realizaciya-neyronnyh-setey-s-pomoschu-bibliotek-theano-i-tensorflow-27066901/Машинное обучение
29
25Изучаем Spark. Молниеносный анализ данныхC помощью Spark вы сможете манипулировать огромными объемами данных посредством простого API на Python, Java и Scala.https://www.litres.ru/matey-zahariya/izuchaem-spark-molnienosnyy-analiz-dannyh-22849675/Машинное обучение
30
26Машинное обучение и TensorFlowОт обзора концепций машинного обучения и принципов работы с TensorFlow вы перейдете к базовым алгоритмам, изучите нейронные сети и сможете самостоятельно решать задачи классификации, кластеризации, регрессии и прогнозирования.https://www.litres.ru/nishant-shakla-18777941/mashinnoe-obuchenie-i-tensorflow-43123739/Машинное обучение
31
27Глубокое обучение на PythonВ данной книге о глубоком обучении рассказывает Франсуа Шолле, который создал Keras - самую мощную библиотеку для работы с нейронными сетями.https://www.ozon.ru/context/detail/id/145615583/Машинное обучение
32
28Построение систем машинного обучения на языке PythonКнига начинается с краткого введения в предмет машинного обучения и знакомства с библиотеками NumPy, SciPy, scikit-learn. Но довольно быстро авторы переходят к более серьезным проектам с реальными наборами данных, в частности, тематическому моделированию, анализу корзины покупок, облачным вычислениям и др.https://www.litres.ru/villi-richart/postroenie-sistem-mashinnogo-obucheniya-na-yazyke-python-22873803/Машинное обучение
33
29Прагматичный ИИ. Машинное обучение и облачные технологииТщательно изучив эту незаменимую книгу от Ноя Гифта, легендарного эксперта по языку Python, вы легко научитесь писать облачные приложения с использованием средств искусственного интеллекта и машинного обучения, решать реалистичные задачи из таких востребованных и актуальных областей, как спортивный маркетинг, управление проектами, ценообразование, сделки с недвижимостью.https://www.litres.ru/noa-gift/pragmatichnyy-ii-mashinnoe-obuchenie-i-oblachnye-tehnolo-42226739/Машинное обучение
34
30Глубокое обучение на RКнига написана для людей с опытом программирования на R, желающих быстро познакомиться с глубоким обучением на практике.https://www.litres.ru/fransua-sholle-17338303/glubokoe-obuchenie-na-r-39123343/Машинное обучение
35
31Вероятностное программирование на практикеКнига представляет собой введение в вероятностное программирование для программистов-практиков.https://www.litres.ru/a-pfeffer/veroyatnostnoe-programmirovanie-na-praktike-22806664/Машинное обучение
36
32Программирование искусственного интеллекта в приложенияхДанная книга посвящена вопросам искусственного интеллекта (ИИ), то есть методам и технологиям, призванным сделать ПО более умным и полезным. Рассмотренные алгоритмы в основном предназначены для встраивания в другое программное обеспечение, что позволяет создавать программы, гибко подстраивающиеся под требования и привычки пользователя.https://www.litres.ru/tim-dzhons-m/programmirovanie-iskusstvennogo-intellekta-v-prilozheniyah-27059022/Машинное обучение
37
33Искусственный интеллект и универсальное мышлениеКнига содержит доступное введение в обширную и сложную область искусственного интеллекта.https://www.litres.ru/a-s-potapov/iskusstvennyy-intellekt-i-universalnoe-myshlenie-27349016/Машинное обучение
38
34Распознавание образов и машинное восприятиеВ книге подробно рассмотрен принцип минимальной длины описания, являющийся следствием теоретико-информационного подхода к построению моделей и выбору гипотез.https://www.litres.ru/a-s-potapov/raspoznavanie-obrazov-i-mashinnoe-vospriyatie-27351864/Машинное обучение
39
35Использование искусственного интеллекта – реальность и перспективыВ последнее время все чаще говорят о внедрении в различные сферы человеческой деятельности нейронных сетей, систем искусственного интеллекта, машинного обучения.https://www.litres.ru/o-p-kultygin/ispolzovanie-iskusstvennogo-intellekta-realnost-i-pe-42584339/Машинное обучение
40
36Python и анализ данныхКнигу можно рассматривать как современное практическое введение в разработку научных приложений на Python, ориентированных на обработку данных. https://www.litres.ru/ues-makkinni-10688670/python-i-analiz-dannyh-22805830/Машинное обучение
41
37Дискретная математика для программистовКнига будет полезна студентам, изучающим курс дискретной математики, а также всем желающим проникнуть в технику написания и проверки корректности алгоритмов, включая программистов-практиков.https://www.litres.ru/rod-haggarti/diskretnaya-matematika-dlya-programmistov/Машинное обучение
42
38Введение в теорию алгоритмов и структур данныхВ курсе дается краткое изложение классических способов построения и анализа алгоритмов.https://www.litres.ru/m-a-babenko/vvedenie-v-teoriu-algoritmov-i-struktur-dannyh-20055395/Машинное обучение
43
39Анализ данных и машинное обучение на платформе MS SQL ServerВ учебном пособии рассматриваются современные технологии анализа данных и машинного обучения и их реализация на платформе MS SQL Server. https://www.litres.ru/u-n-kondrashov/analiz-dannyh-i-mashinnoe-obuchenie-na-platforme-m-43260600/Машинное обучение
44
40Data Science. Наука о данных с нуляКнига позволяет изучить науку о данных (Data Science) и применить полученные знания на практике. Она написана так, что способствует погружению в Data Science аналитика, фактически не обладающего глубокими знаниями в этой прикладной дисциплине.https://www.litres.ru/dzhoel-gras-17430415/data-science-nauka-o-dannyh-s-nulya-39286388/Data Science
45
41Data Science. Инсайдерская информация для новичков. Включая язык RЭта книга основана на вводном курсе по Data Science из Колумбийского университета, и начинающему специалисту-аналитику она совершенно необходима.https://www.litres.ru/keti-o-nil-17624494/data-science-insayderskaya-informaciya-dlya-n-39459596/Data Science
46
42Data Science For DummiesData Science For Dummies is the perfect starting point for IT professionals and students who want a quick primer on all areas of the expansive data science space.https://www.litres.ru/jake-porway/data-science-for-dummies-28281273/Data Science
47
43Аналитика и Data ScienceКогда люди не инженерных специальностей слышат аналитика и Data Science, то представляют разное. Кто-то видит таблицы и графики. Кто-то неподъемно сложные математические формулы. Кто-то программирование и искусственный интеллект. Но истоки этих понятий из области статистики, которая делится на описательную и аналитическую. И эта кажущаяся непостижимой аналитика — на самом деле нескучная, интересная и простая вещь.https://www.litres.ru/nikita-sergeev/analitika-i-data-science-dlya-ne-analitikov-i-dazhe-100-gum/Data Science
48
44Databases in DMS of Microsoft Access: methodical handbook on computer science The educational and methodical manual is a complex set of tasks for the development of databases, as well as a set of tasks for independent work and control questions.https://www.litres.ru/ekaterina-pozhidaeva/databases-in-dms-of-microsoft-access-methodi-38905761/Data Science
49
45Аналитическая культура. От сбора данных до бизнес-результатовЭто практическое пошаговое руководство по внедрению в вашей организации управления на основе данных. Карл Андерсон, директор по аналитике в компании Warby Parker, провел интервью с ведущими аналитиками и учеными и собрал кейсы, которые и легли в основу данной книги.https://www.litres.ru/karl-anderson-11438349/analiticheskaya-kultura-ot-sbora-dannyh-do-biznes-rezultatov/Data Science
50
46A Brief Introduction to Machine Learning for EngineersКраткое введение в машинное обучение для инженеровhttps://arxiv.org/pdf/1709.02840.pdfМашинное обучение
51
47A Brief Introduction to Neural NetworksКраткое введение в нейронные сетиhttp://www.dkriesel.com/en/science/neural_networksМашинное обучение
52
48A Course in Machine LearningКурс по машинному обучениюhttp://ciml.info/dl/v0_9/ciml-v0_9-all.pdfМашинное обучение
53
49A First Encounter with Machine LearningПервое знакомство с машинным обучениемhttps://www.ics.uci.edu/~welling/teaching/ICS273Afall11/IntroMLBook.pdfМашинное обучение
54
50An Introduction to Statistical LearningВведение в статистическое обучениеhttp://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/Машинное обучение
55
51
Bayesian Reasoning and Machine Learning
Байесовское рассуждение и машинное обучениеhttp://web4.cs.ucl.ac.uk/staff/D.Barber/pmwiki/pmwiki.php?n=Brml.HomePageМашинное обучение
56
52Deep LearningГлубокое обучениеhttp://www.deeplearningbook.org/Машинное обучение
57
53Gaussian Processes for Machine LearningГауссовские процессы для машинного обученияhttp://www.gaussianprocess.org/gpml/Машинное обучение
58
54Information Theory, Inference, and Learning AlgorithmsТеория информации, логический вывод и алгоритмы обученияhttp://www.inference.phy.cam.ac.uk/itila/Машинное обучение
59
55Introduction to Machine LearningВведение в машинное обучениеhttp://arxiv.org/abs/0904.3664v1Машинное обучение
60
56Learn TensorflowИзучение Tensorflowhttps://bitbucket.org/hrojas/learn-tensorflowМашинное обучение
61
57Learning Deep Architectures for AIИзучение глубокой архитектуры для ИИhttp://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdfМашинное обучение
62
58Machine LearningМашинное обучениеhttp://www.intechopen.com/books/machine_learningМашинное обучение
63
59Machine Learning, Neural and Statistical ClassificationМашинное обучение, нейронная и статистическая классификацияhttp://www1.maths.leeds.ac.uk/~charles/statlog/Машинное обучение
64
60Neural Networks and Deep LearningНейронные сети и глубокое обучениеhttp://neuralnetworksanddeeplearning.com/Машинное обучение
65
61Probabilistic Models in the Study of LanguageВероятностные модели в изучении языка (Черновик с кодом R)http://idiom.ucsd.edu/~rlevy/pmsl_textbook/text.htmlМашинное обучение
66
62Reinforcement Learning: An Introduction (Draft)Усиление обучения: введение (проект)https://drive.google.com/file/d/1opPSz5AZ_kVa1uWOdOiveNiBFiEOHjkG/viewМашинное обучение
67
63Speech and Language Processing (3rd Edition Draft)Обработка речи и языка (3-е издание)https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/ed3book.pdfМашинное обучение
68
64The Elements of Statistical LearningЭлементы статистического обученияhttps://web.stanford.edu/~hastie/ElemStatLearn/Машинное обучение
69
65The LION Way: Machine Learning plus Intelligent OptimizationLION: машинное обучение и интеллектуальная оптимизацияhttps://intelligent-optimization.org/LIONbook/lionbook_3v0.pdfМашинное обучение
70
66Создаем нейронную сетьЭта книга представляет собой введение в теорию и практику создания нейронных сетей. Она 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.https://www.ozon.ru/context/detail/id/141796497/Машинное обучение
71
67Искусственный интеллект. Современный подходПомимо сугубо теоретической части, представлено множество примеров алгоритмов, версии которых, реализованные на различных языках программирования, можно найти на сопровождающем книгу интернет-ресурсе. https://www.ozon.ru/context/detail/id/31336425/Искусственный интеллект
72
68Искусственный интеллект. Стратегии и методы решения сложных проблемДанная книга посвящена одной из наиболее перспективных и привлекательных областей развития научного знания - методологии искусственного интеллекта.https://www.ozon.ru/context/detail/id/29128610/Искусственный интеллект
73
69Нейронные сети. Полный курсВ книге рассматриваются основные парадигмы искусственных нейронных сетей. Представленный материал содержит строгое математическое обоснование всех нейросетевых парадигм, иллюстрируется примерами, описанием компьютерных экспериментов, содержит множество практических задач.https://www.ozon.ru/context/detail/id/135794246/Машинное обучение
74
70Введение в анализ данных. Учебник и практикумВ данном учебнике, подготовленном на основе большого международного опыта исследований и преподавания, излагаются основные методы анализа данных, относящихся прежде всего к одному или двум изучаемым признакам. https://www.ozon.ru/context/detail/id/31276096/Анализ данных
75
71Анализ данных. УчебникРассмотрены основные методы систематизации, обработки и анализа статистических данных, включающие описательные методы анализа данных, особенности и основные понятия вероятностно-статистического подхода к анализу данных.https://www.ozon.ru/context/detail/id/138891800/Анализ данных
76
72Прикладные методы анализа данных и знанийВ книге отражены оригинальные результаты, полученные автором и его сотрудниками. Большая часть приведенных в ней алгоритмов давно и широко применяется при решении прикладных задач из области геологии, медицины, экономики, океанологии, речевой технологии и многих других.https://www.twirpx.com/file/1207783/Анализ данных
77
73Анализ данных и регрессияВ книге исследуются проблемы границ применимости статистических методов к анализу реального мира, проблемы качества статистических выводов - что в них существенно и что несущественно.https://www.ozon.ru/context/detail/id/28906275/Анализ данных
78
74R в действии. Анализ и визуализация данных на языке R"R в действии" - это руководство по обучению этому языку с особым вниманием к практическим задачам. В данной книге представлены полезные примеры статистической обработки данных и описаны изящные методы работы с запутанными и неполными данными, а также с данными, распределение которых отлично от нормального и с которыми трудно справиться обычными методами. https://www.ozon.ru/context/detail/id/136073963/Анализ данных
79
75Удовольствие от x. Увлекательная экскурсия в мир математики от одного из лучших преподавателей в миреМатематика пронизывает все в этом мире, включая нас самих, но, к сожалению, мало кто понимает этот универсальный язык настолько хорошо, чтобы по достоинству оценить его мудрость и красоту.
Стивен Строгац - тот самый учитель математики, о котором вы мечтали в школе. Учитель, который способен зажечь искру интереса и привить любовь к своему предмету на всю жизнь. В этой невероятно легкой и увлекательной книге, он дает всем нам второй шанс познакомиться с математикой.
https://www.ozon.ru/context/detail/id/26014221/Математика
80
76Введение в современную математику. Начальные понятияВ книге систематически описываются начальные понятия математики "множество", "кортеж", "соответствие", "функция", "отношение". Даются определения некоторых "школьных" терминов и обозначений ("числовые неравенства", "абсолютная величина", "факториал" и др.) https://www.ozon.ru/context/detail/id/7245110/Математика
81
77Конкретная математика. Математические основы информатикиНазначение данной книги - обеспечить читателя техникой оперирования с дискретными объектами, что совершенно необходимо для математиков, работающих в области информатики. Книга ориентирована в первую очередь на практиков (хотя и теоретики найдут в ней много полезного), и изобилует массой конкретных примеров и упражнений.https://www.ozon.ru/context/detail/id/31333006/Математика
82
78Математика без формул. Книга перваяВ живой и доходчивой форме рассказывается о теоремах, аксиомах и определениях, множествах и отображениях, отношениях, последовательностях и рядах, функциях и их свойствах, дифференциальном и интегральном исчислении. https://www.ozon.ru/context/detail/id/138398056/Математика
83
79Математика без формул. Книга втораяСведения о функциональных рядах, линейном и метрическом пространствах, аффинных преобразованиях и группах преобразований, а также об элементах математической логики.https://www.ozon.ru/context/detail/id/140488633/Математика
84
80Азбука математического анализа. Беседы об основных понятиях. Учебное пособиеВ настоящей книге рассматриваются основные понятия и определения математического анализа, изучаемого в средней школе: бесконечная числовая последовательность, предел последовательности, функция и предел функции, дифференцирование и дифференциальные уравнения, интегралы, производные и первообразные. Изложение построено в форме диалога между автором и читателем, являясь одновременно обстоятельным и доступным. Книга предназначена для всех, кто изучает математический анализ, в том числе самостоятельно.http://urss.ru/cgi-bin/db.pl?lang=Ru&blang=ru&page=Book&id=250806Математика
85
81Лекции по высшей математикеКнигу можно использовать как при прохождении курса в институте, так и при самообразовании, ее можно читать в том или ином объеме в зависимости от потребностей. Важной особенностью книги является ее нацеленность на воспитание прикладного математического мышления и облегчение дальнейшего применения математики в общеинженерных и специальных дисциплинах.https://www.ozon.ru/context/detail/id/3557941/Математика
86
82Что такое математика?Книга предназначена для школьников, студентов, преподавателей, а также для всех интересующихся развитием математики и ее структурой.https://www.ozon.ru/context/detail/id/34095830/Математика
87
83Основы математического анализа«Основы математического анализа» задуманы как учебник анализа для студентов первого и второго курсов математических отделений университетов.http://publ.lib.ru/ARCHIVES/F/FIHTENGOL%27C_Grigoriy_Mihaylovich/_Fihtengol%27c_G.M..htmlМатематика
88
84Алгоритмы интеллектуального Интернета. Передовые методики сбора, анализа и обработки данныхЭта книга о том, как построить алгоритмы, формирующие интеллектуальное ядро таких веб-приложений.https://www.ozon.ru/context/detail/id/6753996/Анализ данных
89
85Математические методы обучения по прецедентам (теория обучения машин)Материал находится в стадии разработки, может содержать ошибки и неточностиhttp://www.machinelearning.ru/wiki/images/6/6d/Voron-ML-1.pdfМашинное обучение
90
86Распознавание образов:
Введение в методы статистического обучения
Предлагаемая книга посвящена общим методам статистического обучения, в частности задаче распознавания. В ней предпринята попытка компактно и единообразно изложить основные современные универсальные методы распознавания и используемый в них математический аппарат.http://urss.ru/cgi-bin/db.pl?lang=Ru&blang=ru&page=Book&id=116135Машинное обучение
91
87Машинное обучение и анализ данных. Избранные статьиНастоящее издание представляет собой сборник избранных статей Яковлева Евгения Аркадьевича, экстраординарного специалиста в области информационных технологий, советника Российской Академии Естествознания, представленного к многочисленным наградам. В нем собраны, по мнению автора, наиболее интересные и имеющие невероятную научную и практическую ценность работы. Книга адресована широкому кругу читателей-специалистов, в чьи интересы входит машинное обучение.https://www.ozon.ru/context/detail/id/154617607/Машинное обучение
92
88Apache Kafka. Потоковая обработка и анализ данныхПри работе любого enterprise-приложения образуются данные: это файлы логов, метрики, информация об активности пользователей, исходящие сообщения и т. п. Правильные манипуляции над всеми этими данными не менее важны, чем сами данные.https://www.ozon.ru/context/detail/id/151566828/Анализ данных
93
89Статистический анализ и визуализация данных с помощью RКнига адресована студентам, аспирантам, а также молодым и состоявшимся ученым, желающим освоить классические и современные методы анализа данных с использованием языка R.https://www.ozon.ru/context/detail/id/140032798/Анализ данных
94
90Технологии анализа данных: Data Mining, Visual Mining, Text Mining, OLAPКнига является вторым, обновленным и дополненным, изданием учебного пособия «Методы и модели анализа данных: OLAP и Data Mining». https://www.ozon.ru/context/detail/id/28267415/Анализ данных
95
91Интеллектуальный анализ данных и гипотеза о компактности классовВ работе рассматривается интеллектуальный анализ данных с использованием критериев оценки истинности гипотезы о компактности классов.https://www.ozon.ru/context/detail/id/154613163/Анализ данных
96
92Метрический анализ и обработка данныхОсновная цель книги – ознакомить читателя с наиболее эффективными и апробированными классическими и новыми стохастическими и детерминированными методами оценки и прогнозирования, научить использовать эти методы при решении конкретных задач обработки данных.https://www.ozon.ru/context/detail/id/139816564/Анализ данных
97
93Интеллектуальный анализ данных и выявление экстремистского контентаВ данной книге приводится анализ наиболее распространенных методов и программных комплексов для выявления экстремистского контента, алгоритм для поиска подобного контента в тестовых документах.https://www.ozon.ru/context/detail/id/154659620/Анализ данных
98
94Методы и алгоритмы анализа данных и их моделирование в MATLABРассматриваются модели, методы и алгоритмы анализа данных, используемые в современных системах обработки информации. Приводятся основные понятия и определения общей теории информационных систем, анализируется типовая структура систем извлечения информации и систем обработки информации, рассматриваются типовые задачи анализа данных в системах обработки информации и базовые подходы для их решения.https://www.ozon.ru/context/detail/id/141044035/Анализ данных
99
95Анализ данных в экономике. Теория вероятностей, прикладная статистика, обработка и визуализация данных в Microsoft Excel. УчебникСодержит интегрированное изложение вероятностно-статистического фундамента анализа данных, его практической реализации в Microsoft Excel, а также примеров и задач, направленных на применение инструментария описательной и предсказательной аналитики в реальных ситуациях принятия решений в экономике, финансах, операционном менеджменте, маркетинге, управлении рисками, логистике и т.д.https://www.ozon.ru/context/detail/id/147614548/Анализ данных
100
96Анализ данных на компьютере. Учебное пособиеВ учебном пособии без лишнего формализма излагаются основные идеи и понятия математической статистики, необходимые на практике для анализа данных. На примерах подробно рассмотрены важнейшие постановки статистических задач и методы их решения, включая расчеты на компьютере в пакете SPSS. https://www.ozon.ru/context/detail/id/136251141/Анализ данных
Loading...