ДМК-Пресс Тайна машины времени. Путешествия во времени в физике, философии и фантастике Нахин Пол Дж

Что объединяет множество людей, начинающих изучать статистику? Большинство новичков считает, что она часто сложна и запутанна • Однако Нил Салкинд в результате множества проб и ошибок, а также учитывая многочисленные отзывы читателей, выпустил уже 6-е издание книги с целью научить статистике так, чтобы эта наука перестала пугать и стала для вас полезной! Вы узнаете все необходимое, чтобы понять, чем занимается и что изучает • базовая статистика. В книге совсем немного теории (но кое-какая имеется) и доказательств. После прочтения вы сможете понять материал в научных статьях, интерпретировать результаты статистического анализа, а также выполнять основные статистические операции

Пол Нахин признается, что к написанию этой книги его подтолкнуло «восхищение Эйлером не только как математиком, но и как физиком и инженером». На многочисленных примерах автор показывает, как одна из основных формул комплексного анализа – формула Эйлера – наряду со знаменитым «золотым сечением» проявляет себя безупречным стандартом математической красоты. Доказательство иррациональности числа «пи», представление вибрации струны на диаграмме, геометрия импульсной функции и даже создание речевого скремблера – все эти столь разные темы объединяет использование формулы великого математика. В заключительной части приводится биографическая справка об Эйлере, включающая малоизвестные факты из его жизни • Издание предназначено широкого круга читателей - любителей математики и физики

Машинное обучение - один из самых быстро развивающихся разделов информатики с приложениями в самых разных областях. Цель этой книги - познакомить читателя с фундаментальными принципами машинного обучения и характерными для него алгоритмическими парадигмами. Книга содержит обширный свод основополагающих теоретических идей машинного обучения и математические выкладки, благодаря которым эти идеи становятся практическими алгоритмами. Вслед за изложением базовых основ дисциплины рассматривается широкий спектр тем, не нашедших достаточного отражения в предшествующих учебниках: вычислительная сложность обучения, понятия выпуклости и устойчивости, важные алгоритмы, включая стохастический градиентный спуск, нейронные сети и обучение структурированному выводу, а также совсем недавние теоретические концепции, например, РАС-байесовский подход и границы сжатия

Автор книги берет на себя задачу простыми словами рассказать о физике повседневного мира. В отличие от многих популяризаторов науки, он предлагает читателю не набор разрозненных фактов для запоминания, а ряд оригинальных примеров, требующих аналитического подхода. В чем особенность приливных волн на Луне? Как рассчитать энергию движущейся воды? Можно ли при помощи секундомера измерить глубину ямы? Какие силы действуют на бейсбольный мяч в полете? В каждой главе содержатся постановка и описание нестандартной задачи • Еще одна цель книги – реабилитация математики, которую неспециалисты традиционно считают сложной наукой. Первая глава предназначена для быстрой проверки того, есть ли у читателя фундаментальные знания математики, необходимые для чтения книги

Коллекция ловких трюков, хитрых подстановок и множество других невероятно искусных, удивительно озорных и дьявольски соблазнительных маневров для вычисления почти 200 запутанных определенных интегралов из физики, техники и математики плюс 60 сложных задач с полными, подробными решениями! • Какой смысл вычислять определенные интегралы, если вы не можете все их решить? То, что делает ценным нахождение конкретных интегралов - это не решения и ответы, которые мы получим, а скорее методы, которые мы будем использовать для получения этих ответов; методы, которые вы можете использовать для нахождения будущих интегралов • Если вам что-то говорят имена Римана, Бернулли, Эйлера, Френеля, Дирихле, Фурье, Коши, Фейнмана - эта книга точно для вас • Издание доставит истинное удовольствие математикам, физикам, думающим студентам, а также всем читателям, кто еще только планирует стать великим учёным! • 2-е издание

С распространением больших данных растет спрос на вычислительную и алгоритмическую эффективность. Главная задача настоящей книги состоит в том, чтобы предоставить способы применения мощных методов машинного обучения с открытым исходным кодом в крупномасштабных проектах без привлечения дорогостоящих корпоративных решений или больших вычислительных кластеров. Описаны масштабируемое обучение в Scikit-learn, нейронные сети и глубокое обучение с использованием Theano, H2O и TensorFlow. Рассмотрены классификационные и регрессионные деревья, а также обучение без учителя. Охвачены эффективные методы машинного обучения в вычислительной среде MapReduce на платформах Hadoop и Spark на языке Python • С этой книгой вы научитесь • применять большинство масштабируемых алгоритмов машинного обучения • работать с новейшими крупномасштабными методами машинного обучения • увеличивать прогнозную точность при помощи методов глубокого обучения и масштабируемых методов обработки данных • работать с вычислительной парадигмой Map-Reduce в платформе Spark • применять эффективные алгоритмы машинного обучения на основе платформ Spark и Hadoop • создавать мощные ансамбли в крупном масштабе • использовать потоки данных для обучения линейных и нелинейных прогнозных моделей на чрезвычайно больших наборах данных, используя всего одну машину

"Если вы собираетесь использовать машинное обучение для решения крупномасштабных практических задач, могу только порадоваться, что вы наткнулись на эту книгу. Читайте с удовольствием!" • Кэсси Козырков, главный специалист по теории принятия решений в Google • "Фундаментальная работа о практическом построении моделей машинного обучения и их развертывании в производственной среде. Подоспела как раз в тот момент, когда компании начали прозревать и осознавать, что для того, чтобы решение, основанное на машинном обучении, заработало, необходимы осознанные усилия инженеров и знакомство с передовыми практиками. Еще одна замечательная книга от Андрея!" • Каролис Урбонас, начальник отдела машинного обучения в Amazon • Новая книга Андрея Буркова, автора "Машинного обучения без лишних слов", мирового бестселлера, изданного на одиннадцати языках, - самая полная из существующих книг по прикладному ИИ

Данная книга представляет собой краткий учебный курс для школьников и студентов по машинному зрению и цифровой обработки изображений в среде визуального программирования LabVIEW с использованием библиотеки IMAQ Vision. Рассматриваются основные аспекты получения, хранения, обработки и анализа цифровых изображений, а также автоматического выделения и распознавания на изображениях различного рода объектов • Приводятся многочисленные примеры практических приложений машинного и компьютерного зрения в таких областях, как автоматизация измерений и технический контроль, видеонаблюдение, биометрия, обработка документов, медицинские приложения

Данный классический труд содержит обстоятельное современное введение в машинное обучение (включая глубокое обучение), рассматриваемое сквозь объединяющую призму вероятностного моделирования и байесовской теории принятия решений. Включен базовый математический аппарат (в т. ч. элементы линейной алгебры и теории оптимизации), основы обучения с учителем (включая линейную и логистическую регрессию и глубокие нейронные сети), а также более сложные темы (в т. ч. перенос обучения и обучение без учителя). Упражнения в конце глав помогут читателям применить полученные знания, а в приложении имеется сводка используемых обозначений • В основу издания легла вышедшая в 2012 году книга Кэвина Мэрфи "Machine Learning: A Probabilistic Perspective". Однако это совершенно новая работа, отражающая многие достижения, случившиеся в этой области за последние 10 лет

Книга знакомит читателя с современными представлениями об эволюции полового поведения человека. Разъясняются основные преимущества полового размножения. Дается объяснение феноменов непорочного зачатия (партеногенез), гермафродитизма и гомосексуализма, подробно излагается теория полового отбора и ее актуальность для понимания стратегий сексуального поведения. Рассмотрены различия мужского и женского тела, возникшие путем полового отбора. Особое место в книге занимают представления о мужской и женской привлекательности и пути формирования стереотипов поведения в процессе индивидуального развития • Книга изобилует интересными сюжетами: о специфике мужского и женского поведения в условиях городской культуры, о роли сексуальных образов в рекламе • Издание предназначено антропологам, психологам, культурологам, социологам, специалистам по рекламе и маркетингу, широкому кругу читателей

В этом справочнике вы найдете бесценную информацию, необходимую для оптимизации и управления XenServer - платформой виртуализации с открытым исходным кодом. Приводятся сведения об архитектуре XenServer, инструкции по установке, рекомендуемые подходы и готовые сценарии развертывания. Материал книги представлен в виде простых задач и рекомендаций по их решению. В процессе перевода было добавлено «Дополнение к русскому изданию», где описано всё необходимое для того, чтобы начать работу с виртуальной инфраструктурой Citrix XenServer • Издание предназначено системным администраторам, уже использующим или предполагающим использование XenServer в своей работе

С появлением микропроцессоров, обладающих большим числом ядер, понимание конкуренции и параллелизма при разработке программного обеспечения стало еще более важным, чем прежде. В книге вы познакомитесь с преимуществами функционального программирования с точки зрения конкуренции, узнаете, как применять акторы для разработки распределенного программного обеспечения, и исследуете приемы параллельной обработки огромных объемов информации на нескольких процессорах. Эта книга поможет вам приобрести новые навыки в разработке программ, благодаря чему вы будете готовы решать сложные задачи в ближайшие несколько лет