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Introduction to Computation and Programming Using Python, third edition - John V. Guttag

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      Avis sur Introduction To Computation And Programming Using Python, Third Edition de John V. Guttag Format Broché  - Livre Informatique

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      Présentation Introduction To Computation And Programming Using Python, Third Edition de John V. Guttag Format Broché

       - Livre Informatique

      Livre Informatique - John V. Guttag - 01/01/2021 - Broché - Langue : Anglais

      . .

    • Auteur(s) : John V. Guttag
    • Editeur : The Mit Press
    • Langue : Anglais
    • Parution : 01/01/2021
    • Format : Moyen, de 350g à 1kg
    • Nombre de pages : 496
    • Expédition : 1044
    • Dimensions : 22.6 x 17.6 x 3.1
    • ISBN : 0262542366



    • Résumé :
      The new edition of an introduction to the art of computational problem solving using Python.

      This book introduces students with little or no prior programming experience to the art of computational problem solving using Python and various Python libraries, including numpy, matplotlib, random, pandas, and sklearn. It provides students with skills that will enable them to make productive use of computational techniques, including some of the tools and techniques of data science for using computation to model and interpret data as well as substantial material on machine learning.

      Biographie:
      John V. Guttag...

      Sommaire:
      1 GETTING STARTED
      2 INTRODUCTION TO PYTHON
      3 SOME SIMPLE NUMERICAL PROGRAMS
      4 FUNCTIONS, SCOPING, AND ABSTRACTION
      5 STRUCTURED TYPES and MUTABILITY
      6 Recursion and Global variables
      7 Modules and Files
      8 TESTING AND DEBUGGING
      9 EXCEPTIONS AND ASSERTIONS .
      10 CLASSES AND OBJECT-ORIENTED PROGRAMMING
      11 A SIMPLISTIC INTRODUCTION TO ALGORITHMIC COMPLEXITY
      12 SOME SIMPLE ALGORITHMS AND DATA STRUCTURES .
      13 PLOTTING AND MORE ABOUT CLASSES
      14 KNAPSACK AND GRAPH OPTIMIZATION PROBLEMS
      15 DYNAMIC PROGRAMMING
      16 RANDOM WALKS AND MORE ABOUT DATA VISUALIZATION
      17 STOCHASTIC PROGRAMS, PROBABILITY, AND DISTRIBUTIONS
      18 MONTE CARLO SIMULATION
      19 SAMPLING AND CONFIDENCE .
      20 UNDERSTANDING EXPERIMENTAL DATA
      21 RANDOMIZED TRIALS AND HYPOTHESIS CHECKING .
      22 LIES, DAMNED LIES, AND STATISTICS
      23 EXPLORING DATA WITH PANDAS
      24 A QUICK LOOK AT MACHINE LEARNING
      25 CLUSTERING
      26 CLASSIFICATION METHODS
      PYTHON 3.8 QUICK REFERENCE
      INDEX

      Détails de conformité du produit

      Consulter les détails de conformité de ce produit (

      Personne responsable dans l'UE

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