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

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        Avis sur Introduction To Computation And Programming Using Python, Third Edition Format Broché  - Livre Informatique

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        Présentation Introduction To Computation And Programming Using Python, Third Edition Format Broché

         - Livre Informatique

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

        Auteur(s) : Guttag, John V.Editeur : The Mit PressLangue : AnglaisParution : 01/01/2021Format : Moyen, de 350g à 1kgNombre de pages : 496Expédition : 1044Dimensions : 22.6 x 17.6 x 3.1 ...

      • Auteur(s) : Guttag, John V.
      • 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
      • 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

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