Аллен Б. Дауни
Изучение сложных систем с помощью Python.

  • ЦЕНЫ:
Похожии по тематике на книгу Изучение сложных систем с помощью Python.
  • Маккинни У.. Python и анализ данных
  • Дэн Бейдер. Чистый Python. Тонкости программирования для профи
  • Джульен Данжу. Путь Python. Черный пояс по разработке, масштабированию, тестированию и развертыванию
  • Судхарсан Равичандиран. Глубокое обучение с подкреплением на Python. OpenAI Gym и TensorFlow для профи
  • Крис Элбон. Машинное обучение с использованием Python. Сборник рецептов
  • Кэмерон Дэвидсон-Пайлон. Вероятностное программирование на Python. Байесовский вывод и алгоритмы
  • М. Доусон. Программируем на Python
  • Сантану Паттанаяк. Глубокое обучение и TensorFlow для профессионалов. Математический подход к построению систем искусственного интеллекта на Python
  • Марк Лутц. Python. Карманный справочник
  • Пратик Джоши. Искусственный интеллект с примерами на Python
  • Рик Гаско. Простой Python просто с нуля
  • Себастьян Рашка, Вахид Мирджалили. Python и машинное обучение. Машинное и глубокое обучение с использованием Python, scikit-learn и TensorFlow
  • Бенджамин Бенгфорт, Ребекка Билбро, Тони Охеда. Прикладной анализ текстовых данных на Python. Машинное обучение и создание приложений обработки естественного языка
  • Ной Гифт. Прагматичный ИИ. Машинное обучение и облачные технологии
  • Наоми Седер. Python. Экспресс-курс
  • М. Харрисон. Как устроен Python. Гид для разработчиков, программистов и интересующихся
  • А. Мартелли,А. Рейвенскрофт,С. Холден. Python. Справочник. Полное описание языка
  • Николай Прохоренок, Владимир Дронов. Python 3 и PyQt 5. Разработка приложений
  • Тони Гэддис. Начинаем программировать на Python
  • Хуан Нуньес-Иглесиас, Штефан ван дер Уолт, Харриет Дэшноу. Элегантный SciPy
  • Даг Хеллман. Стандартная библиотека Python 3. Справочник с примерами
Другие книги автора Аллен Б. Дауни
  • Дауни Аллен Б.. Байесовские модели. Байесовская статистика на языке Python
    Байесовские модели. Байесовская статистика на языке Python
    Дауни Аллен Б.
    Если вы знаете, как программировать на Python и немного знаете о теории вероятности, значит, вы готовы освоить байесовскую статистику. Эта книга расскажет вам, как решать статистические задачи с помощью языка Python вместо математических формул и использовать дискретные вероятностные распределения вместо непрерывной математики. Когда вы уберете с дороги математику, байесовские основы станут яснее, и вы начнете применять эту технику для решения реальных проблем. Байесовские статистические методы становятся все более обширными и важными. Но в помощь начинающим доступно не слишком много источников. Изложенная в этой книге методика основана на материале проводимых автором студенческих занятиях и точно поможет вам сделать хороший старт! Издание будет полезно всем специалистам по анализу данных, кто должен использовать статистические данные в условиях их неполноты или решать другие нетривиальные задачи, связанные с вероятностными распределениями.
  • Дауни Аллен Б.. Цифровая обработка сигналов на языке Python
    Цифровая обработка сигналов на языке Python
    Дауни Аллен Б.
    Если вы знакомы с основами математики и с программированием на Python, то вы готовы к погружению в обработку сигналов. При изучении этой сложной темы в большинстве руководств начинают с теории, в этой же книге все изучается на примерах, взятых из реальной жизни. Уже в первой главе вы разложите звук на гармоники, поменяете их и создадите новые звуки. Автор, Аллен Дауни, рассматривает несколько методов - тут и спектральное разложение, и фильтрация, и свертка, и быстрое преобразование Фурье. В этой книге много упражнений и примеров кода - с ними проще разбираться в материале. Книга профессора Дауни - идеальный путеводитель в мире цифровой обработки сигналов. Она содержит массу информации - от основ до "высоких материй", и она представлена в простом, логичном и хорошо организованном виде, с большим количеством иллюстраций. Прилагаемые Python-программы служат практическими, живыми примерами. В этой книге рассмотрены: периодические сигналы и их спектры; гармоническая структура простого сигнала; чирпы и иные звуки с изменяющимся во времени спектром; шумовые сигналы и естественные источники шума; автокорреляционная функция для оценки высоты звука; дискретное косинусное преобразование (ДКП) для сжатия; быстрое преобразование Фурье для спектрального анализа; связь событий во времени и фильтров в частотной области; теория линейных времянезависимых систем (LТI); амплитудная модуляция (АМ), основа радиовещания.

© 2007-2019 books.iqbuy.ru 18+