LITMIR.BIZ

A novel approach to decision engineering, with a verified framework for modeling human reasoning Soft Computing Evaluation Logic provides an in-depth examination of evaluation decision problems and presents comprehensive guidance toward the use of the Logic Scoring of Preference (LSP) method in modeling complex decision criteria. Fully aligned with current developments in computational intelligence, the discussion covers the design and use of LSP criteria for evaluation and comparison in diverse areas, such as search engines, medical conditions, real estate, space management, habitat mitigation projects in ecology, and land use and residential development suitability maps, with versatile transfer to other similar decision-modeling contexts. Human decision making is rife with fuzziness, imprecision, uncertainty, and half-truths—yet humans make evaluation decisions every day. In this book, such decision processes are observed, analyzed, and modeled. The result is graded logic, a soft computing mathematical infrastructure that provides both formal logic and semantic generalizations of classical Boolean logic. Graded logic is used for logic aggregation in the context of evaluation models consistent with observable properties of human reasoning. The LSP method, based on graded logic and logic aggregation, is a vital component of an industrial-strength decision engineering framework. Thus, the book: Provides detailed theoretical background for graded logic Provides a theory of logic aggregators Explains the LSP method for designing complex evaluation criteria and their use Shows techniques for evaluation, comparison, and selection of complex systems, as well as the cost/suitability analysis, optimization, sensitivity analysis, tradeoff analysis, and missingness-tolerant aggregation Includes a survey of available LSP software tools, including ISEE, ANSY and LSP.NT. With quantitative modeling of human reasoning, novel approaches to modeling decision criteria, and a verified decision engineering framework applicable to a broad array of applications, this book is an invaluable resource for graduate students, researchers, and practitioners working within the decision engineering realm.

Подробнее

Подробнее

Data Science (исследование данных) – одна из самых востребованных специализаций нашего времени. Изучение данных позволяет преобразить любую традиционную или инновационную бизнес-модель. Эта книга основана на вводном курсе по Data Science из Колумбийского университета, и начинающему специалисту-аналитику она совершенно необходима. Эта книга увлекательно и доступно рассказывает о: ● байесовском методе; ● статистических алгоритмах; ● финансовом моделировании; ● рекомендательных движках; ● визуализации данных; ● MapReduce.

Подробнее

Алгоритмы – это всего лишь пошаговые алгоритмы решения задач, и большинство таких задач уже были кем-то решены, протестированы и проверены. Можно, конечно, погрузиться в глубокую фило¬софию гениального Кнута, изучить многостраничные фолианты с доказательствами и обоснованиями, но хотите ли вы тратить на это свое время? Откройте великолепно иллюстрированную книгу, и вы сразу поймете, что алгоритмы – это просто. А грокать алгоритмы – это веселое и увлекательное занятие. После приобретения книга будет также доступна в формате epub.

Подробнее

Книга позволяет изучить науку о данных (Data Science) и применить полученные знания на практике. Она написана так, что способствует погружению в Data Science аналитика, фактически не обладающего глубокими знаниями в этой прикладной дисциплине. В объемах, достаточных для начала работы в области Data Science, книга содержит интенсивный курс языка Python, элементы линейной алгебры, математической статистики, теории вероятностей, методов сбора, очистки, нормализации и обработки данных. Даны основы машинного обучения. Описаны различные математические модели и их реализация по методу k ближайших соседей, наивной байесовской классификации, линейной и логистической регрессии, а также модели на основе деревьев принятия решений, нейронных сетей и кластеризации. Рассказано о работе с рекомендательными системами, описаны приемы обработки естественного языка, методы анализа социальных сетей, основы баз данных, SQL и MapReduce. Для аналитиков данных.

Подробнее

В мире постоянно кто-то сталкивается с такими же проблемами программирования, которые возникают и у вас. Многие разработчики решают совершенно идентичные задачи и находят похожие решения. Если вы не хотите изобретать велосипед, используйте готовые шаблоны (паттерны) проектирования, работе с которыми посвящена эта книга. Паттерны появились, потому что многие разработчики искали пути повышения гибкости и степени повторного использования своих программ. Найденные решения воплощены в краткой и легко применимой на практике форме. Особенностью данного издания является уникальный способ подачи материала, выделяющий серию «Head First» издательства O’Reilly в ряду множества скучных книг, посвященных программированию. Книга будет интересна широкому кругу веб-разработчиков, от начинающих до профессионалов, желающих освоить работу с паттернами проектирования.

Подробнее

Самое время переходить на гибкую разработку. Наконец-то найден современный, последовательный подход к решению тех проблем, с которыми сражались целые поколения команд разработчиков. Гибкие команды используют простые понятные практики, эффективность которых в реальных проектах была неоднократно подтверждена. Но, погодите минутку… Если гибкие методологии так хороши, почему на них еще не перешли все без исключения? В реальном мире практика, хорошо работающая в одной команде, создает серьезные проблемы в другой; различия обусловлены образом мышления команд и их подходом к делу. Чтобы разобраться в этом придется погрузиться в гибкую разработку и поменять свое отношение к проектам!

Подробнее

Глубокое обучение – Deep learning – это набор алгоритмов машинного обучения, которые моделируют высокоуровневые абстракции в данных, используя архитектуры, состоящие из множества нелинейных преобразований. Согласитесь, эта фраза звучит угрожающе. Но все не так страшно, если о глубоком обучении рассказывает Франсуа Шолле, который создал Keras – самую мощную библиотеку для работы с нейронными сетями. Познакомьтесь с глубоким обучением на практических примерах из самых разнообразных областей. Книга делится на две части в первой даны теоретические основы, вторая посвящена решению конкретных задач. Это позволит вам не только разобраться в основах DL, но и научиться использовать новые возможности на практике. Книга написана для людей с опытом программирования на R, желающих быстро познакомиться с глубоким обучением на практике, и является переложением бестселлера Франсуа Шолле «Глубокое обучение на Python», но использующим примеры на базе интерфейса R для Keras.

Подробнее

Изучение всех возможностей Python – сложная задача, а с этой книгой вы сможете сосредоточиться на практических навыках, которые действительно важны. Раскопайте «скрытое золото» в стандартной библиотеке Python и начните писать чистый код уже сегодня. Если у вас есть опыт работы со старыми версиями Python, вы сможете ускорить работу с современными шаблонами и функциями, представленными на Python 3. Если вы работали с другими языками программирования и хотите перейти на Python, то найдете практические советы, необходимые для того, чтобы стать эффективным питонистом. Если вы хотите научиться писать чистый код, то найдете здесь самые интересные примеры и малоизвестные трюки.

Подробнее

Java EE 8 – современная версия популярной платформы для программирования корпоративных приложений на языке Java. Новая версия платформы оптимизирована с учетом многочисленных технологических нововведений, среди которых – работа с контейнерами, улучшенные API для обеспечения безопасности, возможности работы с облачными хранилищами и микросервисной архитектурой. Java EE обеспечивает широкие возможности предметно-ориентированного проектирования (DDD), непрерывную интеграцию, работу по принципу DevOps, взаимодействие с Docker и Kubernetes. Принципы проектирования и архитектурные секреты, собранные в этой книге в изложении великолепного Себастьяна Дашнера (в 2016 году удостоен звания Java-сhampion), послужат вам неисчерпаемым источником вдохновения и солидной базой для воплощения даже самой сложной бизнес-логики в Java-приложениях.

Подробнее