Библиотека Python разработчика | Книги по питону

Байесовские модели. Байесовская статистика на языке Python Дауни А. Б. (2018) 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!

Reinforcement Learning Algorithms with Python: Learn, understand, and develop smart algorithms for addressing AI challenges Andrea Lonza Develop self-learning algorithms and agents using TensorFlow and other Python tools, frameworks, and libraries Key Features • Learn, develop, and deploy advanced reinforcement learning algorithms to solve a variety of tasks • Understand and develop model-free and model-based algorithms for building self-learning agents • Work with advanced Reinforcement Learning concepts and algorithms such as imitation learning and evolution strategies

Python Artificial Intelligence Projects for Beginners: Get up and running with Artificial Intelligence using 8 smart and exciting AI applications Joshua Eckroth (2018) Artificial Intelligence (AI) is the newest technology that’s being employed among varied businesses, industries, and sectors. Python Artificial Intelligence Projects for Beginners demonstrates AI projects in Python, covering modern techniques that make up the world of Artificial Intelligence. This book begins with helping you to build your first prediction model using the popular Python library, scikit-learn. You will understand how to build a classifier using an effective machine learning technique, random forest, and decision trees.

Изучаем Python, том 2, 5-е издание Лутц М. Авторитетный курс объектно-ориентированного программирования! С помощью этой практической книги вы получите всестороннее и глубокое введение в основы языка Python. Будучи основанным на популярном учебном курсе Марка Лутца, обновленное 5-е издание книги поможет вам быстро научиться писать эффективный высококачественный код на Python. Она является идеальным способом начать изучение Python, будь вы новичок в программировании или профессиональный разработчик программного обеспечения на других языках.

Reinforcement Learning : With Open AI, TensorFlow and Keras Using Python Abhishek Nandy, Manisha Biswas Master reinforcement learning, a popular area of machine learning, starting with the basics: discover how agents and the environment evolve and then gain a clear picture of how they are inter-related. You’ll then work with theories related to reinforcement learning and see the concepts that build up the reinforcement learning process.

Data Analysis From Scratch With Python: Beginner Guide using Python, Pandas, NumPy, Scikit-Learn, IPython, TensorFlow and Matplotlib Peters Morgan Are you thinking of becoming a data analyst using Python? (For Beginners) If you are looking for a complete guide to data analysis using Python language this book is for you. From AI Sciences Publisher Our books may be the best one for beginners; it's a step-by-step guide for any person who wants to start learning Artificial Intelligence and Data Science from scratch. It will help you in preparing a solid foundation and learn any other high-level courses.

Python Tricks: A Buffet of Awesome Python Features Dan Bader “I don’t even feel like I’ve scratched the surface of what I can do with Python” With Python Tricks: The Book you’ll discover Python’s best practices and the power of beautiful & Pythonic code with simple examples and a step-by-step narrative. You'll get one step closer to mastering Python, so you can write beautiful and idiomatic code that comes to you naturally.

Deep Learning with Python 🐍 Francois Chollet Deep Learning with Python introduces the field of deep learning using the Python language and the powerful Keras library. Written by Keras creator and Google AI researcher François Chollet, this book builds your understanding through intuitive explanations and practical examples.

Введение в анализ алгоритмов Майкл Солтис Задача данной книги проста: разобрать «идеи», лежащие в основе программ, и показать, как доказывать их правильность. Как математически доказать, что заданный алгоритм делает то, что он должен делать? И почему это так важно? Доказывается правильность классических алгоритмов: целочисленного деления, алгоритм Евклида, ранжирования, др. Помимо традиционных алгоритмов, таких как жадные алгоритмы, алгоритмы динамического программирования и алгоритмы «разделяй и властвуй», книга исследует также рандомизированные и онлайновые алгоритмы. Первые стали повсеместными из-за появления криптографии, а вторые необходимы во многих областях, начиная с операционных систем и заканчивая фондовым рынком. Книга усеяна задачами. Большинство задач теоретические, но многие требуют реализации алгоритма; для таких задач используется язык программирования Python 3. Несмотря на свою краткость, издание является математически строгим.

Python. Книга рецептов Дэвид Бизли, Брайан К. Джонс Книга, которую вы держите в руках, даст четкое понимание, как именно стоит писать приложения на Python, чтобы не пришлось раз за разом их переделывать и они были удобны для работы. Это наиболее полное и систематичное руководство по Python, в нем разобраны самые популярные подходы для создания легкочитаемого, оптимизированного и поддерживаемого кода. Также приведены примеры применения полученных знаний в прикладных областях, все главы сопровождаются конкретными заданиями. Издание будет полезно как начинающим разработчикам, так и опытным специалистам.