Введение в статистическое обучение с примерами на языке R [Text] : [перевод с английского] / Джеймс Г. [и др.]. - Москва : ДМК Пресс, 2016. - 449 с. : ил., цв. ил. - ISBN 978-5-97060-293-5 (в переплете) : Б. ц.
ИССЛЕДОВАНИЙ МЕТОДЫ СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ЛИНЕЙНЫЕ МОДЕЛИ ЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИЯ Кл.слова (ненормированные): 0 ; R, язык программирования Доп.точки доступа: Джеймс, Гарет; Уиттон, Даниела; Хасти, Тревор; Тибширани, Роберт Свободных экз. нет |
Молотникова, Антонина Александровна. Основы эконометрики [Text] : учебное пособие / А. А. Молотникова. - Санкт-Петербург [и др.] : Лань, 2018. - 164 с. : табл., ил., схемы. - (Бакалавриат) (Учебники для вузов. Специальная литература). - ^aБиблиография: с. 154—157 (27 назв.). - ^aПредметный указатель: с. 158—161. - ISBN 978-5-8114-3033-8 (в переплете) : Б. ц.
ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ НЕЧЕТКАЯ ЛОГИКА ВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ УРАВНЕНИЙ СИСТЕМЫ ЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИЯ РЕГРЕССИЯ (мат.) СЛУЧАЙНЫЕ ВЕЛИЧИНЫ Свободных экз. нет |
Мартин, Освальдо. Байесовский анализ на Python [Text] : введение в статистическое моделирование и вероятностное программирование с использованием PyMC3 и ArviZ / Освальдо Мартин. - Москва : ДМК Пресс, 2020. - 339 с. : ил., табл. - ^aПредметный указатель: с. 332—339. - ISBN 978-5-97060-768-8 (в переплете) : Б. ц.
ЯЗЫКИ ПРОГРАММИРОВАНИЯ ОБЪЕКТНО-ОРИЕНТИРОВАННОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ БЕЙЕСОВСКАЯ СТАТИСТИКА СТАТИСТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ВЕРОЯТНОСТНЫЕ МОДЕЛИ ЛИНЕЙНЫЕ МОДЕЛИ ЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИЯ ГАУССОВСКИЕ ПРОЦЕССЫ РОБАСТНОСТЬ Кл.слова (ненормированные): 0 ; вероятностное программирование -- 0 ; PyMC3, программный продукт -- 0 ; ArviZ, программный продукт Свободных экз. нет |
Элбон, Крис. Машинное обучение с использованием Python. Сборник рецептов [Text] : [перевод с английского] / Крис Элбон. - Санкт-Петербург : БХВ-Петербург, 2019. - XI, 369 с. : ил., табл. - ^aБиблиография внутри текста. - ^aПредметный указатель: с. 363—369. - ISBN 978-5-9775-4056-8 : Б. ц.
ОБЪЕКТНО-ОРИЕНТИРОВАННОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ ЯЗЫКИ ПРОГРАММИРОВАНИЯ МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ КЛАСТЕРЫ (вычисл. техника) БЕЙЕСОВСКИЙ АНАЛИЗ ЛОГИСТИЧЕСКАЯ РЕГРЕССИЯ ЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИЯ СТРУКТУРНЫЕ МОДЕЛИ ДАННЫХ (информатика) Свободных экз. нет |
Траск, Эндрю (машинное обучение). Грокаем глубокое обучение [Text] : [перевод с английского] / Эндрю Траск. - Санкт-Петербург [и др.] : Питер, 2020. - 352 с. : ил., табл. - (Библиотека программиста). - ^aБиблиография в подстрочных примечаниях. - ISBN 978-5-4461-1334-7 : Б. ц.
МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ ГЛУБОКОЕ ОБУЧЕНИЕ ОБУЧЕНИЯ МЕТОДЫ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ НЕЙРОСЕТЕВЫЕ АЛГОРИТМЫ ЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИЯ ПРИКЛАДНЫЕ ПРОГРАММЫ РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВ Свободных экз. нет |
Сидская, Ольга Владимировна (математик-экономист ; род. 1977). Эконометрика [Text] : учебно-методическое пособие для студентов специальности 1-40 05 01 "Информационные системы и технологии (по направлениям)" / О. В. Сидская ; Министерсво образования Республики Беларусь УО "Полесский государственный университет". - Пинск : ПолесГУ, 2020. - 63 с. : табл. - ^aБиблиография: с. 62—63 (11 назв.). - ISBN 978-985-516-618-5 : Б. ц.
ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИЯ РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ ВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ ЭЛЕКТРОННЫЕ ТАБЛИЦЫ Свободных экз. нет |
Рамсундар, Бхарат. TensorFlow для глубокого обучения [Text] : [перевод с английского] / Бхарат Рамсундар, Реза Босаг Заде. - Санкт-Петербург : БХВ-Петербург, 2020. - 253 с. : ил. - ^aБиблиография в подстрочных примечаниях. - ^aПредметный указатель: с. 247—253. - ISBN 978-5-9775-4014-8 : Б. ц.
МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ ГЛУБОКОЕ ОБУЧЕНИЕ МОДЕЛИ ОБУЧЕНИЯ РЕКУРРЕНТНЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ НЕЙРОСЕТЕВОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ АЛГОРИТМЫ (мат., информатика) ЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИЯ ЛОГИСТИЧЕСКАЯ РЕГРЕССИЯ РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ БИБЛИОТЕКИ (программирование) ЯЗЫКИ ПРОГРАММИРОВАНИЯ Доп.точки доступа: Заде, Реза Босаг Свободных экз. нет |
Бессмертный, Игорь Александрович (доктор технических наук). Интеллектуальные системы [Text] : учебник и практикум для вузов / И. А. Бессмертный, А. Б. Нугуманова, А. В. Платонов ; Университет ИТМО. - Москва : Юрайт, 2020. - 241, [2] с. : ил., табл. - (Высшее образование) (УМО ВО рекомендует). - ^aБиблиография в конце глав и в подстрочных примечаниях. - ISBN 978-5-534-01042-8 (в переплете) : Б. ц.
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ ЛОГИЧЕСКОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ ДЕРЕВЬЯ РЕШЕНИЙ МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ ЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИЯ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ КЛАСТЕРИЗАЦИЯ ЕСТЕСТВЕННЫЕ ЯЗЫКИ АНАЛИЗ ТЕКСТА Доп.точки доступа: Нугуманова, Алия Багдатовна; Платонов, Алексей Владимирович Свободных экз. нет |
Вейдман, Сет (программист). Глубокое обучение [Text] : легкая разработка проектов на Python / Сет Вейдман. - Санкт-Петербург [и др.] : Питер, 2021. - 271, [1] с. : ил. - (Бестселлеры O'Reily). - ^aБиблиография в подстрочных примечаниях. - ISBN 978-5-4461-1675-1 : Б. ц.
ЯЗЫКИ ПРОГРАММИРОВАНИЯ ВЫСОКОГО УРОВНЯ ГЛУБОКОЕ ОБУЧЕНИЕ МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ РЕКУРРЕНТНЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ СВЕРТОЧНЫЕ КОДЫ ЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИЯ МАТЕМАТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ Кл.слова (ненормированные): 0 ; PyTorch Свободных экз. нет |
Бабешко, Людмила Олеговна (доктор экономических наук). Эконометрика и эконометрическое моделирование [Text] : учебник / Л. О. Бабешко, М. Г. Бич, И. В. Орлова. - 2-е изд., исправленное и дополненное. - Москва : Инфра-М, 2021. - 385, [1] с. : ил., табл. - (Высшее образование — бакалавриат) (Бакалавриат). - ^aБиблиография: с. 382—383 (27 назв.). - ISBN 978-5-16-016417-5 (в переплете) : Б. ц.
ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ МАТЕМАТИЧЕСКАЯ ЭКОНОМИКА НЕЛИНЕЙНЫЕ МОДЕЛИ РЕГРЕССИОННЫЕ МОДЕЛИ РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ АНАЛИЗ ЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИЯ ВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ УРАВНЕНИЙ СИСТЕМЫ КОЛЛИНЕАРНОСТЬ ГЕТЕРОСКЕДАСТИЧНОСТЬ Доп.точки доступа: Бич, Михаил Геннадьевич (кандидат экономических наук); Орлова, Ирина Владленовна (кандидат экономических наук) Свободных экз. нет |
Бочков, Владимир Сергеевич (нейронные сети). Применение сверточных нейронных сетей для решения прикладных задач анализа видео [Text] : учебное пособие для преподавателей и студентов базовой кафедры НГТУ "Цифровая экономика", для преподавателей высших профессиональных учреждений, научных организаций, аспирантов и студентов, использующих сверточные нейронные сети для решения прикладных задач / В. С. Бочков, Л. Ю. Катаева, Е. Д. Линёв ; Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Нижегородский государственный технический университет им. Р. Е. Алексеева". - Нижний Новгород : Нижегородский государственный технический университет им. Р. Е. Алексеева, 2022. - 80 с. : ил. - ^aБиблиография: с. 76 (14 назв.). - ISBN 978-5-502-01579-0 : Б. ц.
ВИДЕО ЦИФРОВОЕ ВИДЕО АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ ВИДЕОДАННЫЕ АЛГОРИТМЫ РАСПОЗНАВАНИЯ АЛГОРИТМЫ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ ПРИКЛАДНЫЕ ЗАДАЧИ КОМПЬЮТЕРНОЕ ЗРЕНИЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ МЕТОДЫ ФОРМАТЫ ДАННЫХ ДЕРЕВЬЯ РЕШЕНИЙ ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ ЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИЯ МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ НАИМЕНЬШИХ МОДУЛЕЙ МЕТОД Кл.слова (ненормированные): 0 ; видеоаналитика -- 0 ; Кенни алгоритм Доп.точки доступа: Катаева, Лилия Юрьевна (доктор физических наук); Линев, Евгений Дмитриевич Свободных экз. нет |
Карманов, Федор Иванович. Статистические методы обработки экспериментальных данных с использованием пакета MathCad [Text] : учебное пособие / Ф. И. Карманов, В. А. Острейковский. - Москва : Курс, 2022. - 207, [1] с. : ил. - ^aБиблиография: с. 206 (17 назв.). - ISBN 978-5-905554-96-4 (Курс). - ISBN 978-5-16-010989-3 (Инфра-М) : Б. ц.
ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ДАННЫЕ ОБРАБОТКА ИНФОРМАЦИИ МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА ВЕРОЯТНОСТЕЙ ТЕОРИЯ ПЛАНИРОВАНИЕ ЭКСПЕРИМЕНТА ОПТИМАЛЬНОЕ ПЛАНИРОВАНИЕ ДИСПЕРСИОННЫЙ АНАЛИЗ ПРОВЕРКА ГИПОТЕЗ ЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИЯ ЧИСЛЕННЫЕ МЕТОДЫ ПРИКЛАДНЫЕ ПРОГРАММЫ Доп.точки доступа: Острейковский, Владислав Алексеевич (доктор технических наук ; род. 1932) Свободных экз. нет |