Введение в теорию вероятностей и ее приложения. Том 1. (1984) Феллер

Перевод первого тома известного курса теории вероятностей, написанного выдающимся американским математиком, выполнен заново с пересмотренного третьего издания. Предыдущие издания быстро разошлись. Первый том содержит изложение той части теории вероятностей, которая имеет дело с дискретными распределениями. Такой отбор материала позволяет автору ввести читателя в круг основных идей теории вероятностей без применения сложного аналитического аппарата. Для математиков разных уровней подготовки - от студентов до специалистов по теории вероятностей, для физиков и инженеров, а также для биологов, для которых вероятностные методы являются главными математическими методами.

Введение в теорию вероятностей и ее приложения. Том 2. (1984) Феллер

Второй том всемирно известного двухтомного курса теории вероятностей, написанного выдающимся американским математиком. Классическое учебное руководство, оказавшее значительное влияние на развитие современной теории вероятностей и подготовку специалистов. Перевод заново выполнен со второго переработанного автором издания. Предыдущее издание выходило в русском переводе (М.: Мир, 1967). Для математиков - от студентов до специалистов по теории вероятностей, для физиков и инженеров, применяющих вероятностные методы.

Вероятность [1979] Ширяев

Настоящее учебное пособие представляет расширенный трехсеместровый курс лекций по теории вероятностей. Первая часть посвящена элементарной теории вероятностей и предназначена для первичного ознакомления с предметом. Во второй части излагаются математические основания теории вероятностей, базирующиеся на аксиоматике Колмогорова. В третьей части рассматриваются случайные процессы с дискретным временем — случайные последовательности (стационарные, марковские, мартингалы). Во введении дан исторический очерк становления теории вероятностей. В историко-библиографической сиравке приводятся источники результатов и указывается дополнительная литература. В конце каждого параграфа даются задачи. Книга рассчитана на студентов и аспирантов математических отделений университетов.

Основные понятия теории вероятностей [1974] Колмогоров

Книга, изданная в 1933 г. на немецком языке и в 1936 г. на русском, несколько раз переиздавалась в английском переводе. Хотя значительная часть со содержания включена в учебники, она сохраняет интерес для лиц, занимающихся обстоятельно теорией вероятностей. Основной текст переиздается лишь с небольшой редакционной правкой.

Парадоксы в теории вероятностей и математической статистике [1990] Секей

Книга венгерского математика, содержащая собрание неожиданных выводов и утверждений из теории вероятностей, математической статистики и теории случайных процессов. Она написана живо и увлекательно, представленный в ней материал можно использовать для иллюстрации в вузовских лекциях по теории вероятностей, а некоторые разделы — в работе школьных математических кружков. Для математиков разной квалификации, для всех изучающих теорию вероятностей и математическую статистику.

Статистическая независимость в теории вероятностей, анализе и теории чисел [1963] Кац

В книге излагаются в очень доступной и увлекательной форме применения некоторых идей теории вероятностей в других областях математики. Основная часть книги посвящена понятию статистической независимости. Автору удалось показать, как это понятие возникает в разных видах в различных математических дисциплинах. Книга будет полезной и интересной для студентов, она представит несомненный интерес также для специалистов — математиков, физиков и инженеров, занимающихся приложениями теории вероятностей.

Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow. Концепции, инструменты и техники для создания интеллектуальных систем [2018] Жерон

Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems [2019]
Aurélien Géron

Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow. Концепции, инструменты и техники для создания интеллектуальных систем [2019 + 2018] 1 и 2 издание Жерон

"Эта книга — замечательное введение в теорию и практику решения задач с помощью нейронных сетей. Она охватывает ключевые моменты, необходимые для построения эффективных приложений, а также обеспечивает достаточную основу для понимания результатов новых исследований по мере их появления. Я рекомендую эту книгу всем, кто заинтересован в освоении практического машинного обучения".
— Пит Уорден, технический руководитель направления TensorFlow.
Благодаря серии недавних достижений глубокое обучение значительно усилило всю область машинного обучения. В наше время даже программисты, почти ничего не знающие об этой технологии, могут использовать простые и эффективные инструменты для реализации программ, которые способны обучаться на основе данных. В настоящем практическом руководстве показано, что и как следует делать.

Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems [2019]
Aurélien Géron

Through a series of recent breakthroughs, deep learning has boosted the entire field of machine learning. Now, even programmers who know close to nothing about this technology can use simple, efficient tools to implement programs capable of learning from data. This practical book shows you how.

By using concrete examples, minimal theory, and two production-ready Python frameworks—Scikit-Learn and TensorFlow—author Aurélien Géron helps you gain an intuitive understanding of the concepts and tools for building intelligent systems. You’ll learn a range of techniques, starting with simple linear regression and progressing to deep neural networks. With exercises in each chapter to help you apply what you’ve learned, all you need is programming experience to get started.

Твое свободное время. Занимательные задачи, опыты, игры [1970] Болховитинов, Колтовой, Лаговский

Твое свободное время. Занимательные задачи, опыты, игры [1970] Болховитинов, Колтовой, Лаговский

"Твое свободное время. Занимательные задачи, опыты, игры" — это небывало занимательная книга, вобравшая в себя все самое лучшее изданное за последние 30 лет в жанре головоломок. В создании книги принимали участие 3 именитых автора Колотова Б.И., Логовский И.К., Болховитинов В. Н., имеющие заслуженные награды и научные степени в разных областях науки. Многие головоломки и задачи из сборника публиковались в разных отечественных и иностранных сборниках и журналах в разные периоды времени, но ни когда они не были представленны в одной книге!

В архиве djvu + pdf

Введение в статистическое обучение с примерами на языке R [2016] Джеймс, Уиттон, Хасти

Введение в статистическое обучение с примерами на языке R [2016] Джеймс, Уиттон, Хасти

Книга 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. В этой книге описаны одни из наиболее важных методов моделирования и прогнозирования, а также примеры их практического применения. Рассмотренные темы включают линейную регрессию, классификацию, создание повторных выборок, регуляризацию, деревья решений, машины опорных векторов, кластеризацию и др. Описание этих методов сопровождается многочисленными иллюстрациями и практическими примерами. Поскольку цель этого учебника заключается в продвижении методов статистического обучения среди практикующих академических исследователей и промышленных аналитиков, каждая глава включает примеры практической реализации соответствующих методов

📚 15 книг по Django. Подборка Physics.Math.Code 👨🏻‍💻

📚 15 книг по Django. Подборка Physics.Math.Code 👨🏻‍💻

Django 2 в примерах [2019] Антонио Меле
Build a Website with Django 3 [2019] Nigel George
Test-Driven Development with Python Obey the Testing Goat Using Django, Selenium, and JavaScript [2017] Percival, H.J.W.
Django for APIs Build Web APIs with Python & Django [2019] William S. Vincent
Django for Beginners [2018] William S. Vincent
Django for Professionals Production Websites with Python & Django [2019] William S. Vincent
Django 3 By Example Build powerful and reliable Python web applications from scratch [2020] Antonio Melé
Django 2 by Example [2018] Antonio Mele
Building Django 2.0 Web Applications [2018] Tom Aratyn
Django 2.1 Практика создания веб-сайтов на Python [2019] Дронов
Django Design Patterns and Best Practices [2015] Arun Ravindran
Tango with Django 1.9 (1.10) [2016] Leif Azzopardi
Two Scoops of Django 1.11 [2017] Daniel Greenfeld
Two Scoops Of Django Best practices for Django 1.8 [2015] Daniel Greenfeld

Two Scoops Of Django: Best practices for Django 1.8 [2015] Daniel Greenfeld

Two Scoops of Django: Best Practices For Django 1.8 is chock-full of even more material that will help you with your Django projects. We'll introduce you to various tips, tricks, patterns, code snippets, and techniques that we've picked up over the years. We have put thousands of hours into the third edition of the book, writing and revising its material to include significant improvements and new material based on feedback from previous editions.

Django Design Patterns and Best Practices [2015] Arun Ravindran

Learning how to write better Django code to build more maintainable websites either takes a lot of experience or familiarity with various design patterns. Filled with several idiomatic Django patterns, Django Design Patterns and Best Practices accelerates your journey into the world of web development.
Discover a set of common design problems, each tackling aspects of Django including model design and Views, and learn several recommended solutions with useful code examples and illustrations. You'll also get to grips with the current best practices in the latest versions of Django and Python. Creating a successful web application involves much more than Django, so advanced topics including REST, testing, debugging, security, and deployment are also explored in detail.

Two Scoops of Django 1.11 [2017] Daniel Greenfeld

This book is chock-full of material that will help you with your Django projects.
We’ll introduce you to various tips, tricks, patterns, code snippets, and techniques that we’ve picked up over the years. This book is an update and expansion of previous editions:
Updated for Django 1.11 (which will be maintained by the core team until at least April 2020!) and changes in the Django ecosystem, with corrections and clarifications added thanks to the feedback of our readers and technical reviewers. Refocused the book on Python 3, with an appendix for working with Python 2.7. Revised material on nearly every topic within the book.
20+ pages of new material on Django REST Framework, security, forms, models, and more.

Tango with Django 1.9 (1.10) [2016] Leif Azzopardi

Tango with Django is a beginner's guide to web development using the Python programming language and the popular Django framework 1.9 (also compatible with 1.10). The book teaches you the basics through a step-by-step guide, and is written in a clear, friendly way. Along the way we provide a series of exercises to test your learning and provide...

Django 2.1 Практика создания веб-сайтов на Python [2019] Дронов

Эта книга посвящена Django. Она описывает его наиболее важные и часто применяемые на практике функциональные возможности, ряд низкоуровневых инстру­ментов, которые также могут пригодиться во многих случаях, и некоторые доступные для фреймворка дополнительные библиотеки. А в конце, в качестве практиче­ского упражнения, она описывает разработку полнофункционального сайта электронной доски объявлений.