ДМК-Пресс Байесовский анализ на Python Мартин Освальдо

Генетические алгоритмы — это семейство алгоритмов поиска, оптимизации и обучения, черпающее идеи из естественной эволюции. Благодаря имитации эволюционных процессов генетические алгоритмы способы преодолевать трудности, присущие традиционным алгоритмам поиска, и находить высококачественные решения в самых разных задачах. Эта книга поможет освоить мощный, но в то же время простой подход к применению генетических алгоритмов, написанных на языке Python, и познакомиться с последними достижениями в области искусственного интеллекта • После обзора генетических алгоритмов и описания принципов автор рассказывает об их отличиях от традиционных алгоритмов и о типах задач, к которым они применимы, как то: планирование, составление расписаний, игры и анализ функций

В книге описаны современные передовые практики и методы, позволяющие создавать ясный и удобный для сопровождения код • Объясняются языковые средства Python, обычно мало рассматриваемые в других изданиях: от повторно используемых консольных скриптов, одновременно играющих роль микросервисов благодаря точкам входа, до эффективного использования модуля asyncio для объединения данных из различных источников • Попутно излагается проверка соблюдения стандартов кодирования с помощью аннотаций типов, тестирование с низкими накладными расходами и другие автоматизированные проверки качества кода, применяемые на практике для организации процесса разработки надежного ПО • Некоторые мощные возможности Python зачастую иллюстрируются на искусственных примерах, когда то или иное средство описывается в изоляции от всего остального

Изучение начинается с общих концепций программирования, таких как циклы и функции в ядре Python 3, затем рассматриваются библиотеки NumPy, SciPy и Matplotlib для вычислительного программирования и визуализации данных

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

Если вы хотите научиться программировать на языке Python, который в последнее время становится популярным у нас в стране и за рубежом, то эта книга — для вас. В ней рассматриваются особенности разработки компьютерных программ и соответствующие инструкции языка Python, основные структуры данных этого языка (строки, списки, словари, файлы), типовые задачи программирования и методы их решения, а также вопросы совершенствования программы на основе использования функций. Впервые системно и популярно изложена методика разработки программ на языке Python с графическим пользовательским интерфейсом • Книга предназначена для всех, кто изучает или преподает программирование • Основные инструкции языка и структуры данных • Типовые задачи программирования, полезные советы • Задачи из ЕГЭ по информатике • Методика разработки графического интерфейса

Эта книга дает всестороннее представление о нейроэволюции - подходе к обучению искусственных нейронных сетей, который использует эволюционные алгоритмы, чтобы упростить процесс решения сложных задач в таких областях, как игры, робототехника и моделирование естественных процессов • Читатель начнет знакомство с ключевыми концепциями и методами нейроэволюции, написав несложный код на языке Python, а затем получит практический опыт работы с популярными библиотеками Python и научится решать распространенные и нестандартные прикладные задачи, используя алгоритмы на основе нейроэволюции. Речь пойдет о том, как адаптировать методы нейроэволюции к существующим проектам нейронных сетей для повышения эффективности обучения и принятия решений; в завершение будет рассказано о топологиях нейронных сетей и о том, как нейроэволюция позволяет развивать сложную топологию из простейшей базовой структуры

В книге освещаются основополагающие вопросы, относящиеся к структурам данных в Python. Теоретические концепции и абстрактные понятия подкреплены простыми примерами • Порядок следования глав соотносится с задачами обработки структур данных • В числе рассматриваемых тем • основы языка Python • принципы объектно-ориентированного программирования • методологии тестирования • абстрактные типы данных (АТД) • стратегии решения задач • Издание предназначено для всех, кто изучает язык программирования Python и предполагает активно использовать как встроенные структуры данных, так и собственные реализации АТД

Сегодня язык R является безусловным лидером среди свободно распространяемых систем статистического анализа. Ведущие университеты мира, аналитики крупнейших компаний и исследовательских центров регулярно используют R при проведении научно-технических расчетов и создании крупных информационных проектов. Широкое преподавание статистики на базе этой системы и всемерная поддержка научным сообществом обусловили то, что приведение скриптов кода на языке R постепенно становится общепризнанным стандартом как: в журнальных публикациях, так и при неформальном общении ученых всего мира. Настоящая книга дополняет небольшую (пока) коллекцию работ по R на русском языке, обобщая и значительно расширяя совокупность методических сообщений, опубликованных ранее одним из авторов

Эта книга посвящена безопасности сетевых протоколов. Джеймс Форшоу, известный во всем мире специалист по поиску программных ошибок, рассматривает сеть с точки зрения злоумышленника, чтобы помочь вам обнаружить уязвимости и защититься от них. Вы узнаете, как можно перехватить трафик, освоите статический и динамический анализ сетевых протоколов, рассмотрите их структуры и методы шифрования. Изучив основы, вы сосредоточитесь на поиске и эксплуатации уязвимостей с учетом общих классов ошибок, фаззинга, отладки и различных типов атак (нарушение целостности памяти, обход аутентификации, отказ в обслуживании и др.) • Книга пригодится специалистам, которые занимаются тестированием на проникновение и исследуют программные ошибки, а также разработчикам, которым важно понимать и выявлять сетевые уязвимости

Вероятностное программирование - это новый способ создания вероятностных моделей, позволяющих предсказывать или выводить новые факты, которых нет в результатах наблюдений. Это позволяет, к примеру, прогнозировать такие будущие события, как тенденции продаж, отказы вычислительных систем, исходы экспериментов и многое другое. Книга представляет собой введение в вероятностное программирование для программистов-практиков. Автор почти сразу переходит к практическим примерам: построению фильтра спама, диагностике ошибок в вычислительной системе, восстановлению цифровых изображений. Вы познакомитесь с вероятностным выводом, где алгоритмы помогают прогнозировать, например, использование социальных сетей. Попутно узнаете о применении функционального стиля программирования для анализа текстов, объектно-ориентированных моделей - для прогнозирования распространения твитов, и моделей с открытой вселенной - для измерения явлений, имеющих место в социальной сети

Онлайновые рекомендательные системы помогают находить в сети фильмы, работу, рестораны… и даже любовь! Опираясь на статистические и демографические данные, а также на поисковые запросы, эти системы выдают результат, интересный пользователю, – и это настоящее искусство. Научитесь создавать правильные рекомендательные системы: от них зависит успех приложения! • В книге показано, как устроены рекомендательные системы, как создать их и внедрить на сайт. Сначала вы познакомитесь с основными понятиями, а затем научитесь собирать данные о пользователях и предоставлять персональные рекомендации. Вы узнаете, как функционируют самые популярные алгоритмы рекомендательных систем, и увидите примеры их работы на таких сайтах, как Amazon и Netflix. Также в книге рассматриваются проблемы, связанные с увеличением посещаемости, и другие сложности, с которыми вы можете столкнуться, когда сайт начнет разрастаться