SOWA OPAC : Katalog komputerowy książek, czasopism i zbiorów specjalnych

451 wyników

Brak okładki

Książka

W koszyku

Weryfikacja hipotez statystycznych wspomagana komputerowo / Marian Maliński. - Gliwice : Politechnika Śląska - Wydaw., 2004. - 569 s. : rys., tab., wykr. ; 25 cm.

Autor

Maliński Marian.

Temat

Statystyka matematyczna Rachunek prawdopodobieństwa Arkusz kalkulacyjny. HIPOTEZY STATYSTYCZNE Analiza regresji Analiza korelacji Metody statystyczne. Excel.

Bibliogr.s. [566] - 569

Sygnatura czytelni BWB: III C 3

dostępna do wypożyczenia

Ta pozycja znajduje się w zbiorach 2 placówek. Rozwiń listę, by zobaczyć szczegóły.

Wypożyczalnia

Są egzemplarze dostępne do wypożyczenia: sygn. 109502 L (1 egz.)

Biblioteka WB

Egzemplarze są dostępne wyłącznie na miejscu w bibliotece: sygn. B 2845 (1 egz.)

Brak okładki

Książka

W koszyku

Podstawy projektowania i niezawodność konstrukcji / Janusz Murzewski ; Politechnika Krakowska. - Wyd. 2 popr. i uzup. - Kraków : Politechnika Krakowska - Wydaw., 2001. - 63, [1] s. : il. ; 29 cm.

Autor

Murzewski Janusz.

Temat

Projekty budowlane. Projekty budowlane Konstrukcje budowlane Rachunek prawdopodobieństwa Statystyka matematyczna

Bibliogr. s. 63.

dostępna do wypożyczenia

Ta pozycja znajduje się w zbiorach 2 placówek. Rozwiń listę, by zobaczyć szczegóły.

Wypożyczalnia

Są egzemplarze dostępne do wypożyczenia: sygn. M 7179 (1 egz.)

Magazyn

Egzemplarze są dostępne wyłącznie na miejscu w bibliotece: sygn. 102546 LE (1 egz.)

Książka

W koszyku

Autor

Mount George Kamiński Filip (informatyk)

Forma i typ

Książki Publikacje fachowe

Odbiorca

Analitycy danych Informatycy

Temat

Analiza danych Excel Python (język programowania) R (język programowania) Statystyka matematyczna

Gatunek

Podręcznik

Dziedzina i ujęcie

Informatyka i technologie informacyjne Matematyka

W książce także ISBN oryginału.

Tytuł oryginału: Advancing into analytics : from Excel to Python and R.

Indeks.

CZĘŚĆ I. PODSTAWY ANALIZY DANYCH W EXCELU (17) 1. Podstawy eksploracyjnej analizy danych (19) Czym jest eksploracyjna analiza danych? (19) Obserwacje (21) Zmienne (21) Przykład: klasyfikacja zmiennych (24) Przypomnienie: typy zmiennych (26) Eksploracja zmiennych w Excelu (26) Eksploracja zmiennych kategorialnych (27) Eksploracja zmiennych ilościowych (29) 2. Podstawy prawdopodobieństwa (41) Prawdopodobieństwo i losowość (41) Prawdopodobieństwo i przestrzeń zdarzeń elementarnych (41) Prawdopodobieństwo i eksperymenty (42) Prawdopodobieństwo bezwarunkowe i warunkowe (42) Rozkłady prawdopodobieństwa (42) Dyskretne rozkłady prawdopodobieństwa (43) Ciągłe rozkłady prawdopodobieństwa (46) 3. Podstawy wnioskowania statystycznego (54) Ramy wnioskowania statystycznego (54) Zbierz reprezentatywną próbkę (55) Sformułuj hipotezy (56) Stwórz plan analizy (57) Przeanalizuj dane (59) Podejmij decyzję (62) To Twój świat... Dane się tylko w nim znajdują (68) 4. Korelacja i regresja (71) Korelacja nie oznacza przyczynowości (71) Wprowadzenie do korelacji (72) Od korelacji do regresji (76) Regresja liniowa w Excelu (78) Zastanówmy się raz jeszcze - pozorne związki (84) 5. Stos analizy danych (87) Statystyka, analiza danych, nauka o danych (87) Statystyka (87) Analiza danych (87) Analityka biznesowa (88) Nauka o danych (88) Uczenie maszynowe (88) Różne, ale nie rozłączne (89) Znaczenie stosu analizy danych (89) Arkusze kalkulacyjne (90) Bazy danych (92) Platformy analityki biznesowej (94) CZĘŚĆ II. Z EXCELA DO R (97) 6. Pierwsze kroki w R dla użytkowników Excela (99) Pobieranie R (99) Pierwsze kroki w RStudio (99) Pakiety w R (108) Aktualizacja pakietów, RStudio i języka R (109) 7. Struktury danych w R (112) Wektory (112) Indeksowanie i wybór elementów z wektorów (114) Od tabel Excela do ramek danych R (115) Importowanie danych w R (117) Eksploracja ramki danych (120) Indeksowanie i wybór elementów z ramek danych (122) Zapisywanie ramek danych (123) 8. Przetwarzanie i wizualizacja danych w R (125) Przetwarzanie danych za pomocą dplyr (126) Operacje kolumnowe (126) Operacje wierszowe (128) Agregacja i łączenie danych (131) dplyr i potęga operatora potoku (%>%) (133) Przekształcanie danych za pomocą tidyr (135) Wizualizacja danych w ggplot2 (137) 9. R w analizie danych (143) Eksploracyjna analiza danych (144) Testowanie hipotez (147) Test t-Studenta dla prób niezależnych (148) Regresja liniowa (150) Podział na zbiór uczący i testowy, walidacja (151) CZĘŚĆ III. Z EXCELA DO PYTHONA (155) 10. Pierwsze kroki w Pythonie dla użytkowników Excela (157) Pobieranie Pythona (157) Pierwsze kroki z Jupyterem (158) Moduły w Pythonie (166) Aktualizacja pakietów, Anacondy i Pythona (167) 11. Struktury danych w Pythonie (169) Tablice NumPy (170) Indeksowanie i wybieranie elementów z tablic NumPy (171) Ramki danych pandas (172) Importowanie danych w Pythonie (174) Eksploracja ramki danych (175) Indeksowanie i pobieranie wartości z ramek danych (177) Zapis ramek danych (178) 12. Przetwarzanie i wizualizacja danych w Pythonie (179) Operacje kolumnowe (180) Operacje wierszowe (182) Agregacja i łączenie danych (183) Przekształcanie danych (185) Wizualizacja danych (186) 13. Python w analizie danych (193) Eksploracyjna analiza danych (194) Testowanie hipotez (196) Test t-Studenta dla prób niezależnych (196) Regresja liniowa (197) Podział zbioru na zbiór treningowy i testowy oraz walidacja modelu (198) 14. Wnioski i kolejne kroki (201) Kolejne warstwy stosu (201) Projektowanie badań i eksperymenty biznesowe (201) Inne metody statystyczne (202) Nauka o danych i uczenie maszynowe (202) Kontrola wersji (202) Etyka (203) Idź naprzód i ciesz się danymi (203)

Sygnatura czytelni BWEAiI: XII Ł 203

dostępna w czytelni

1 placówka posiada w zbiorach tę pozycję. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.

Biblioteka WEAiI

Egzemplarze są dostępne wyłącznie na miejscu w bibliotece: sygn. 152068 N (1 egz.)

Brak okładki

Książka

W koszyku

Metody ilościowe w R : aplikacje ekonomiczne i finansowe / Katarzyna Kopczewska, Tomasz Kopczewski, Piotr Wójcik. - Wydanie III. - Warszawa : CeDeWu, 2022. - 646 stron : ilustracje, wykresy ; 24 cm.

Autor

Kopczewska Katarzyna Kopczewski Tomasz Wójcik Piotr (ekonomia)

Forma i typ

Książki Publikacje dydaktyczne Publikacje fachowe Publikacje naukowe

Odbiorca

Informatycy Statystycy Szkoły wyższe

Temat

Ekonomia Finanse Programowanie (informatyka) R (język programowania) Statystyka matematyczna Zastosowanie i wykorzystanie

Gatunek

Podręcznik

Dziedzina i ujęcie

Informatyka i technologie informacyjne Matematyka

W książce rok wydania: 2022, data wpływu egzemplarza obowiązkowego: 2021.

Bibliografia, netografia na stronach 639-646. Indeks.

Zasady korzystania z R 1.2. Oprogramowanie otwarte - Open Source 1.3. Podstawowe cechy języka R 1.4. W kierunku języka obiektowego 1.5. W kierunku języka funkcyjnego 1.6. Pozyskanie programu z Internetu 1.7. Task Views i strony tematyczne 1.8. Społeczność twórców i użytkowników programu R 1.9. Wbudowane zbiory danych 1 10. Start 1.11. Czas trwania operacji 1.12. Dostępna pamięć 1.13. Na co program jest wrażliwy? 1.14. Korzystanie z pomocy 1.15. Pakiety 1.16. Gdy zmieni się wersja 1.17. Ułatwienia i nakładki R-commander Pakiet PMG 1.18. Tinn-R Operacje na obiektach 2.1. Wczytywanie danych 2.2. Wczytywanie danych - krok po kroku 2.3. Klasy obiektów 2.4. Definiowanie obiektów 2.5. Historia sesji 2.6. Wyświetlanie danych i wyników 2.7. Zaokrąglenia 2.8. Zarządzanie wynikami 2.9. Operatory działań 2.10. Tworzenie wektora 2.11. Operacje na obiektach 2.12. Wyrażenia warunkowe 2.13. Wyrażenia logiczne 2.14. Obserwacje brakujące 2.15. Przeszukiwanie obiektów 2.16. Zapisywanie danych i wyników 2.17. Pętla 2.18. Stale wbudowane Analiza przeglądowa danych 3.1. Informacje o zbiorze 3.2. Obserwacje odstające 3.3. Statystyka opisowa 3.4. Proste tabele jednowymiarowe 3.5. Proste tabele dwuwymiarowe 3.6. Tabele warunkowe 3.7. Tabele podsumowań procentowych 3.8. Podsumowanie w grupach 3.9. Tabele dla faktorów i danych nieliczbowych 3.10. Zaawansowane podsumowania grupowe 3.11. Tworzenie własnych funkcji i komend Grafika 4.1. O grafice w R 4.2. Kolorystyka 4.3. Podstawowe komendy graficzne i opcje 4.4. Wykres pudełkowy 4.5. Histogram 4.6. Wykres kolumnowy 4.7. Wykres kołowy 4.8. Wykresy punktowy i liniowy 4.9. Wykres punktowy dla grup 4.10. Wykresy nietypowe 4.11. Symbole i figury 4.12. Nakładanie tekstu na wykresy 4.13. Legenda, nagłówki i osie 4.14. Zarządzanie wykresami 4.15. Obliczenia jako grafika Metody statystyczne 5.1. Rozkład normalny 5.2. Rozkłady inne niż normalny 5.3. Próbkowanie 5.4. Korelacja 5.5. Testowanie normalności 5.6. Testowanie niezależności zdarzeń 5.7. Testy parametryczne dla średniej i wariancji 5.8. Moc testu 5.9. Testy parametryczne dla odsetka 5.10. Testy dla wariancji 5.11. Inne testy statystyczne Symulacja Monte Carlo i Bootstrapping 6.1. Wprowadzenie do symulacji Monte Carlo 6.2. Liczby losowe a rozkłady Rozkład jednostajny Rozkład normalny Rozkład logarytmiczno-normalny Rozkład trójkątny Rozkłady o znanej dystrybuancie Rozkłady stabilne 6.3. Problem 1 - Monte Carlo - rzuty kostką 6.4. Problem 2 - Monte Carlo - wspólna data urodzin 6.5. Problem 3 - Monte Carlo - wyznaczanie wartości PI 6.6. Problem 4 - Monte Carlo - biznesplan 6.7. Problem 5 - Monte Carlo - kursy akcji 6.8. Problem 6 - Monte Carlo - konkurs na stacji benzynowej 6.9. Problem 7 - Monte Carlo - procesy stochastyczne 6.10. Wprowadzenie do Bootstrappingu 6.11. Problem 8 - Bootstrapping - współczynnik korelacji 6.12. Problem 9 - Bootstrapping - norma przyrostu zapasów Regresja liniowa 7.1. Wprowadzenie do modelowania ekonometrycznego 7.2. Etapy badania ekonometrycznego 7.3. Obróbka danych 7.4. Estymacja modelu 7.5. Diagnostyka modelu 7.6. Właściwości reszt modelu Normalność reszt 7.7. Heteroskedastyczność 7.8. Autokorelacja 7.9. Ocena jakości modelu Współczynnik determinacji R2 Błąd standardowy regresji Kryteria informacyjne 7.10. Istotność zmiennych 7.11. Podejścia do modelowania i dobór zmiennych 7.12. Nieliniowość związku transformacje zmiennych 7.13. Identyfikacja wartości odstających 7.14. Modelowanie w grupach/interakcje 7.15. Macierze wariancji-kowariancji Modele panelowe 8.1. Modele panelowe - wprowadzenie 8.2. Podstawowe typy modeli panelowych 8.3. Porównanie modeli fixed i random 8.4. Podstawowe modele panelowe w R 8.5. Wczytywanie danych 8.6. Estymacja modeli - przykłady Modele pooled Modele within Modele between Modele rondom Modele ze zmiennymi współczynnikami 8.7. Testy w modelach panelowych Test F na istotność efektów stałych w modelu LSDV Test LM na istotność efektów losowych Test Chowa F na stabilność parametrów Test Hausmana porównujący modele z efektami stałymi i losowymi 8.8. Problemy w modelowaniu Autokorelacja Testowanie autokorelacji Heteroskedastyczność 8.9. Dostępne metody estymacji zaawansowanych modeli panelowych 8.10. Panele dynamiczne szacowane przez GMM 8.11. Model Hausmana-Taylora 8.12. Model Swamy'ego 8.13. Model FGLS 8.14. Model PCSE (panel-corrected standard errors) 8.15. Wydruki Szeregi czasowe 9.1. Szeregi czasowe w R 9.2. Operacje na danych czasowych 9.3. Klasa data.frame vs. klasa ts Podstawowe porównania Zwroty 9.4. Format daty 9.5. Generowanie zmiennych sezonowych, 0-1 oraz trendu 9.6. Transformacje zmiennych 9.7. Symulacja procesów generujących dane 9.8. Testowanie szeregów czasowych - stacjonarność 9.9. Inne testy dla szeregów czasowych 9.10. Modele trendu deterministycznego 9.11. Prognozy w modelach 9.12. Modele ARIMA Modele finansowe 10.1. Wprowadzenie do modeli finansowych w R 10.2. Portfel rynkowy - model Markowitza 10.3. Konstrukcja portfeli optymalnych 10.4. Model beta rynkowego - model jednoindeksowy 10.5. Model CAPM i miary ryzyka 10.6. Wartość pieniądza w czasie 10.7. Ocena projektów inwestycyjnych przez IRR i NPV Analiza głównych składowych i analiza czynnikowa 11.1. Czemu służy analiza czynnikowa? 11.2. Rodzaje analizy czynnikowej 11.3. Przygotowanie danych i wybór zmiennych 11.4. Wybór modelu czynnikowego 11.5. Określanie liczby czynników 11.6. Rotacja czynników 11.7. Interpretacja czynników 11.8. Tworzenie nowych zmiennych 11.9. Estymacja wspólnej wariancji w analizie czynników wspólnych Analiza skupień 12.1. Do czego służy analiza skupień? 12.2. Rodzaje analizy skupień 12.3. Miary podobieństawa/odległości 12.4. Hierarchiczne metody grupowania 12.5. Przykład 1 - podobieństwo województw 12.6. Przykład 2 - spędzanie wolnego czasu (1) 12.7. Metody optymalizacyjne - wprowadzenie 12.8. Metoda k-średnich 12.9. Przykład 3 - spędzanie wolnego czasu (2) 12.10. Metody optymalizacyjne vs. metody hierarchiczne 12.11. Profilowanie uzyskanych segmentów 12.12. Inne komendy i pakiety R w analizie skupień Mapy w ekonomii i zarządzaniu 13.1. Wprowadzenie do metod przestrzennych 13.2. Pakiety przestrzenne 13.3. Wprowadzanie danych i wczytywanie map 13.4. Rysowanie map - podstawy 13.5. Wyznaczanie współrzędnych geograficznych 13.6. Warstwy kolorystyczne dla regionów 13.7. Punkty na mapie - losowanie i rysowanie 13.8. Nanoszenie etykiet i legendy 13.9. Mapy wielowarstwowe 13.10. Rysowanie wycinka mapy 13.11. Struktura sąsiedztwa 13.12. Mapy wbudowane Estymacja jądrowa 14.1. Czym jest estymacja jądrowa? 14.2. Jak obliczyć estymator jądrowy? 14.3. Wykresy dostępnych funkcji jądra 14.4. Wykorzystanie estymatorów jądrowych w praktyce 14.5. Oszacowanie dla różnych funkcji jądra 14.6. Oszacowanie dla różnych szerokości pasma estymacji 14.7. Porównywanie rozkładów zmiennych 14.8. Dwuwymiarowy estymator gęstości 14.9. Inne pakiety do estymacji jądrowej w R Modele dla zmiennych dyskretnych 15.1. Czym są zmienne dyskretne? 15.2. Binarna zmienna zależna - liniowy model prawdopodobieństwa 15.3. Binarna zmienna zależna - modele logit iprobit 15.4. Model logit - miary dopasowania modelu 15.5. Model probit 15.6. Model dla uporządkowanej zmiennej objaśnianej - porządkowy logit 15.7. Model dla nominalnej zmiennej objaśnianej - wielomianowy logit 15.8. Modele dla liczebności - model Poissona 15.9. Modele dla liczebności - model ujemny dwumianowy 15.10. Modele dla liczebności z dużą liczbą wartości zerowych (ZIP oraz ZINB) Optymalizacja i programowanie matematyczne 16.1. Wprowadzenie do optymalizacji 16.2. Problem 1 - optymalizacja - ekstrema i pierwiastki wielomianu 16.3. Problem 2 - optymalizacja - mikroekonomiczna funkcja użyteczności 16.4. Problem 3 - optymalizacja - układ równań różniczkowych Lorenza 16.5. Wprowadzenie do programowania matematycznego 16.6. Problem 4 - simplex - optymalna struktura produkcji 16.7. Problem 5 - simplex - zadanie transportowe Programowanie 17.1. Definiowanie podstawowych obiektów 17.2. Podstawowe operacje matematyczne na obiektach 17.3. Podstawowe operacje na macierzach 17.4. Pętle w poleceniach 17.5. Stosowanie warunków 17.6. Tworzenie własnych komend

dostępna do wypożyczenia

1 placówka posiada w zbiorach tę pozycję. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.

Wypożyczalnia

Są egzemplarze dostępne do wypożyczenia: sygn. 154875 N (1 egz.)

Brak okładki

Czasopismo

W koszyku

Segmentacja tekstury obrazów z wykorzystaniem neuronowych sieci oscylacyjnych i metod statystycznych / Michał Strzelecki. - Łódź : Wydaw. PŁ, 2004. - 178 s. : il. ; 24 cm.

(Zeszyty Naukowe / Politechnika Łódzka. Rozprawy Naukowe, ISSN 0137-4834 ; z. 336 Sygn. P 1035/C 39235.)

Autor

Strzelecki Michał (elektronik).

Temat

Diagnostyka Przetwarzanie obrazów Rozpoznawanie obrazów Sieci neuronowe Statystyka matematyczna

Nr serii gł.: 946. Na s. red. odmienna nazwa serii : Zeszyty Naukowe Politechniki Łódzkiej.

Bibliogr. s. 159-176.

Książka

W koszyku

Data science od podstaw : analiza danych w Pythonie / Joel Grus ; przekład: Wojciech Bombik, Konrad Matuk. - Gliwice : Helion, 2022. - 348, [4] strony : ilustracje, wykresy ; 24 cm.

Autor

Grus Joel Bombik Wojciech. Matuk Konrad.

Forma i typ

Książki Publikacje fachowe

Odbiorca

Analitycy danych Informatycy

Temat

Analiza danych Data science Programowanie (informatyka) Python (język programowania) Statystyka matematyczna Uczenie maszynowe

Gatunek

Podręcznik

Dziedzina i ujęcie

Informatyka i technologie informacyjne Matematyka

Wydanie 2. odnosi się do oryginału.

Na stronie tytułowej i okładce także nazwa wydawcy oryginału: O'Reilly.

Znaczenie danych Czym jest analiza danych? Hipotetyczna motywacja Określanie najważniejszych węzłów Analitycy, których możesz znać Wynagrodzenie i doświadczenie Płatne konta Tematy interesujące użytkowników Błyskawiczny kurs Pythona Zasady tworzenia kodu Pythona Skąd wziąć interpreter Pythona? Środowiska wirtualne Formatowanie za pomocą białych znaków Moduły Polskie znaki diakrytyczne Funkcje Łańcuchy Wyjątki Listy Krotki Słowniki defaultdict Counter Zbiory Przepływ sterowania Wartości logiczne Sortowanie Składanie list Testy automatyczne i instrukcja assert Programowanie obiektowe Obiekty iterowalne i generatory Losowość Wyrażenia regularne Narzędzia funkcyjne Funkcja zip i rozpakowywanie argumentów Argumenty nazwane i nienazwane Adnotacje typów Jak pisać adnotacje typów Witaj w firmie DataSciencester! 3. Wizualizacja danych Pakiet matplotlib Wykres słupkowy Wykresy liniowe Wykresy punktowe 4. Algebra liniowa Wektory Macierze 5. Statystyka Opis pojedynczego zbioru danych Tendencje centralne Dyspersja Korelacja Paradoks Simpsona Korelacja i przyczynowość 6. Prawdopodobieństwo Zależność i niezależność Prawdopodobieństwo warunkowe Twierdzenie Bayesa Zmienne losowe Ciągły rozkład prawdopodobieństwa Rozkład normalny Centralne twierdzenie graniczne Przykład: rzut monetą Wartości p Przedziały ufności Hakowanie wartości p Przykład: przeprowadzanie testu A-B Wnioskowanie bayesowskie Dalsza eksploracja 8. Metoda gradientu prostego Podstawy metody gradientu prostego Szacowanie gradientu Korzystanie z gradientu Dobór właściwego rozmiaru kroku Używanie metody gradientu do dopasowywania modeli Metody gradientu prostego: stochastyczna i minibatch 9. Uzyskiwanie danych Strumienie stdin i stdout Wczytywanie plików Podstawowe zagadnienia dotyczące plików tekstowych Pliki zawierające dane rozdzielone separatorem Pobieranie danych ze stron internetowych HTML i parsowanie Przykład: wypowiedzi kongresmenów Korzystanie z interfejsów programistycznych Format JSON (i XML) Korzystanie z interfejsu programistycznego bez uwierzytelniania Poszukiwanie interfejsów programistycznych Przykład: korzystanie z interfejsów programistycznych serwisu Twitter Uzyskiwanie danych uwierzytelniających Eksploracja danych jednowymiarowych Dwa wymiary 1 Wiele wymiarów Wykorzystanie klasy NamedTuple Dekorator dataclass Oczyszczanie i wstępne przetwarzanie danych Przetwarzanie danych Przeskalowanie Dygresja: tqdm Redukcja liczby wymiarów 11. Uczenie maszynowe Modelowanie Czym jest uczenie maszynowe? Nadmierne i zbyt małe dopasowanie Poprawność Kompromis pomiędzy wartością progową a wariancją Ekstrakcja i selekcja cech 12. Algorytm k najbliższych sąsiadów Model Przykład: dane dotyczące irysów Przekleństwo wymiarowości 13. Naiwny klasyfikator bayesowski Bardzo prosty filtr antyspamowy Bardziej zaawansowany filtr antyspamowy Implementacja Testowanie modelu Używanie modelu 14. Prosta regresja liniowa Model Korzystanie z algorytmu spadku gradientowego Szacowanie maksymalnego prawdopodobieństwa 15. Regresja wieloraka Model Dalsze założenia dotyczące modelu najmniejszych kwadratów Dopasowywanie modelu Interpretacja modelu Poprawność dopasowania Dygresja: ładowanie wstępne Błędy standardowe współczynników regresji Regularyzacja 16. Regresja logistyczna Funkcja logistyczna Stosowanie modelu Poprawność dopasowania Maszyny wektorów nośnych Dalsza eksploracja 17. Drzewa decyzyjne Czym jest drzewo decyzyjne? Entropia Entropia podziału Tworzenie drzewa decyzyjnego Łączenie wszystkiego w całość Lasy losowe 18. Sztuczne sieci neuronowe Perceptrony Jednokierunkowe sieci neuronowe Propagacja wsteczna Przykład: Fizz Buzz Dalsza eksploracja 19. Uczenie głębokie Tensor Abstrakcja Layer Warstwa Linear Sieci neuronowe jako sekwencje warstw Abstrakcja Loss i optymalizacja Przykład: kolejne podejście do bramki XOR Inne funkcje aktywacji Przykład: kolejne podejście do gry Fizz Buzz Funkcja softmax i entropia krzyżowa Dropout Przykład: MNIST Zapisywanie i wczytywanie modeli 20. Grupowanie Idea Model Przykład: spotkania Wybór wartości parametru k Przykład: grupowanie kolorów Grupowanie hierarchiczne z podejściem aglomeracyjnym 21. Przetwarzanie języka naturalnego Chmury wyrazowe Modele n-gram Gramatyka Na marginesie: próbkowanie Gibbsa Modelowanie tematu Wektory słów Rekurencyjne sieci neuronowe Przykład: używanie rekurencyjnej sieci neuronowej na poziomie pojedynczych znaków Dalsza eksploracja 22. Analiza sieci społecznościowych Pośrednictwo Centralność wektorów własnych Mnożenie macierzy Centralność Grafy skierowane i metoda PageRank 23. Systemy rekomendujące Ręczne rozwiązywanie problemu Rekomendowanie tego, co jest popularne Filtrowanie kolaboratywne oparte na użytkownikach Filtrowanie kolaboratywne oparte na zainteresowaniach Faktoryzacja macierzy 24. Bazy danych i SQL Polecenia CREATE TABLE i INSERT Polecenie UPDATE Polecenie DELETE Polecenie SELECT Polecenie GROUP BY Polecenie ORDER BY Polecenie JOIN Zapytania składowe Optymalizacja zapytań Bazy danych NoSQL Dalsza eksploracja 25. Algorytm MapReduce Przykład: liczenie słów Dlaczego warto korzystać z algorytmu MapReduce? Algorytm MapReduce w ujęciu bardziej ogólnym Przykład: analiza treści statusów Przykład: mnożenie macierzy Dodatkowe informacje: zespalanie 26. Etyka przetwarzania danych Czym jest etyka danych? Ale tak naprawdę to czym jest etyka danych? Czy powinienem przejmować się etyką danych? Tworzenie złych produktów wykorzystujących dane Kompromis między dokładnością a uczciwością Współpraca Interpretowalność Rekomendacje Tendencyjne dane Ochrona danych IPython Matematyka Korzystanie z gotowych rozwiązań NumPy pandas scikit-learn Wizualizacja R Uczenie głębokie Szukanie danych Zabierz się za analizę Hacker News Wozy straży pożarnej Koszulki Tweety na kuli ziemskiej

Sygnatura czytelni BWEAiI: XII Ł 217

dostępna w czytelni

1 placówka posiada w zbiorach tę pozycję. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.

Biblioteka WEAiI

Egzemplarze są dostępne wyłącznie na miejscu w bibliotece: sygn. 153003 (1 egz.)

Brak okładki

Książka

W koszyku

Modelowanie procesów budowlanych o charakterze losowym / Bożena Hoła, Juliusz Mrozowicz. - Wrocław : Dolnośląskie Wydawnictwo Edukacyjne, 2003. - 279 s. : rys., schem., tab., wykr. ; 24 cm.

Autor

Hoła Bożena. Mrozowicz Juliusz.

Temat

Budownictwo Rachunek prawdopodobieństwa Normowanie pracy Statystyka matematyczna Symulacja

Bibliogr. przy rozdz.

Sygnatura czytelni BWB: VI I 14

dostępna w czytelni

1 placówka posiada w zbiorach tę pozycję. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.

Biblioteka WB

Egzemplarze są dostępne wyłącznie na miejscu w bibliotece: sygn. B 2837 (1 egz.)

Brak okładki

Książka

W koszyku

Reprezentacja wiedzy projektowo-konstrukcyjnej za pomocą sieci przekonań / Andrzej Mazurek ; Politechnika Śląska. Wydział Mechaniczny Technologiczny. Katedra Podstaw Konstrukcji Maszyn. - Gliwice : Katedra Podstaw Konstrukcji Maszyn. Wydział Mechaniczny Technologiczny. Politechnika Śląska, 2006. - [2], 114 s. : il. ; 25 cm.

(Katedra Podstaw Konstrukcji Maszyn / Politechnika Śląska ; z. 127)

Autor

Mazurek Andrzej.

Temat

Decyzje Inteligencja sztuczna Konstrukcja maszyn. Maszyny Rachunek prawdopodobieństwa Statystyka matematyczna

Bibliogr. s. [85]-91.

dostępna w czytelni

1 placówka posiada w zbiorach tę pozycję. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.

Magazyn

Egzemplarze są dostępne wyłącznie na miejscu w bibliotece: sygn. 114784 LE (1 egz.)

Brak okładki

Książka

W koszyku

Matematyka dla studiów technicznych / Eustachy Tarnawski. - Wyd. 2 popr. - Warszawa : Państ. Wydaw. Naukowe, 1973. - 519 s. : il. ; 24 cm.

Autor

Tarnawski Eustachy.

Temat

Matematyka Rachunek całkowy Szeregi liczbowe Szeregi funkcyjne Szeregi potęgowe Równania różniczkowe zwyczajne Nomografia Rachunek prawdopodobieństwa Statystyka matematyczna

Bibliogr. s. [497].

dostępna do wypożyczenia

1 placówka posiada w zbiorach tę pozycję. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.

Wypożyczalnia

Są egzemplarze dostępne do wypożyczenia: sygn. S 19077, S 19337 (2 egz.)

Brak okładki

Książka

W koszyku

Obiektywizacja wyników akustycznej metody oceny wyładowań niezupełnych przy zastosowaniu do opisu sygnałów analizy statystycznej i cyfrowych metod przetwarzania / Tomasz Boczar. - Opole : Politechnika Opolska. Oficyna Wydawnicza, 2003. - 403 s. : il. ; 24 cm.

(Studia i Monografie / Politechnika Opolska, ISSN 1429-6063 ; z. 149)

Autor

Boczar Tomasz (1968- ).

Temat

Emisja akustyczna Izolacje elektryczne Konwersja danych Statystyka matematyczna Technika wysokich napięć Wyładowania elektryczne

Bibliogr. s. [191]-203.

dostępna do wypożyczenia

1 placówka posiada w zbiorach tę pozycję. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.

Wypożyczalnia

Są egzemplarze dostępne do wypożyczenia: sygn. 107991, 107988, 107992, 107990, 107989, 107986 L, 107987 (7 egz.)

Brak okładki

Książka

W koszyku

Analiza wymiarowa zamienności części / Tadeusz Jakubowski. - Wyd. 2 przerob. - Warszawa : Państwowe Wydawnictwa Techniczne, 1958. - 213, [2] s. : il. ; 21 cm.

Autor

Jakubowski Tadeusz (nauki techniczne).

Temat

Mechanika WYMIARY TOLEROWANE RACHUNEK z WYMIARAMI TOLEROWANYMI WYMIAROWANIE TOLERANCYJNE Rachunek prawdopodobieństwa Statystyka matematyczna Maszyny Skrawanie

Bibliogr. s. [215].

dostępna do wypożyczenia

1 placówka posiada w zbiorach tę pozycję. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.

Wypożyczalnia

Są egzemplarze dostępne do wypożyczenia: sygn. 5311 L, 4152 (2 egz.)

Brak okładki

Książka

W koszyku

Testy spiroergometryczne w praktyce klinicznej / Ewa Straburzyńska-Migaj. - Warszawa : Wydawnictwo Lekarskie PZWL, cop. 2010. - XII, [2], 205, [1] : il. (w tym kolor.) ; 24 cm.

Autor

Straburzyńska-Migaj Ewa. Popiak Hubert. Przypadki kliniczne

Temat

Choroba wieńcowa Elektrokardiografia wysiłkowa Medycyna Spirometria Statystyka matematyczna Wydolność fizyczna

Gatunek

Podręczniki

Współaut. rozdz. Przypadki kliniczne jest Hubert Popiak - inf. na s. red. i IX.

Bibliogr. w tekście. Indeks.

Dla wszystkich praktykujących lekarzy (rodzinnych, internistów, kardiologów), studentów, fizjologów wysiłku oraz fizjoterapeutów.

Sygnatura czytelni BMW: II O 156 (nowy)

Sygnatura czytelni BWF: VII S 29

dostępna w czytelni

Ta pozycja znajduje się w zbiorach 2 placówek. Rozwiń listę, by zobaczyć szczegóły.

Biblioteka Międzywydziałowa

Egzemplarze są dostępne wyłącznie na miejscu w bibliotece: sygn. 133160 N (1 egz.)

Biblioteka WWFiF

Egzemplarze są dostępne wyłącznie na miejscu w bibliotece: sygn. F 6181 (1 egz.)

Brak okładki

Książka

W koszyku

Analiza danych przemysłowych - jakość i innowacyjność w praktyce. - Kraków : StatSoft, 2009. - 108 s. : il. ; 24 cm.

(Zastosowania Statystyki i Data Mining)

Temat

Data Mining (metoda) Innowacje Przemysł Statistica (oprogramowanie) Statystyka matematyczna

Gatunek

Materiały konferencyjne

Materiały na Seminarium "Zastosowania statystyki i data mining" org. przez StatSoft Polska w październiku [20-22] 2009 r., w Warszawie - inf. na s. red., dokładna data na s. internet. org.

Inf. o serii na 4 s. okł.

Bibliogr. przy niektórych ref.

dostępna do wypożyczenia

1 placówka posiada w zbiorach tę pozycję. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.

Wypożyczalnia

Są egzemplarze dostępne do wypożyczenia: sygn. 125181 (1 egz.)

Brak okładki

Książka

W koszyku

Matematyczno-fizyczne podstawy telekomunikacji / Stanisław Apanasewicz. - Rzeszów : Politechnika Rzeszowska - Oficyna Wydaw., 2003. - 136 s. : rys., schem., tab., wykr. ; 24 cm.

Autor

Apanasewicz Stanisław.

Temat

Telekomunikacja Elektrotechnika Fale elektromagnetyczne SYGNAŁY LOSOWE Matematyka Liczby zespolone Szeregi Fouriera TRANSFORMATY CAŁKOWE Równania różniczkowe TELEKOMUNIKACJA Statystyka matematyczna PROCEDURY STOCHASTYCZNE

Bibliogr.s. [135] - 136

dostępna do wypożyczenia

Ta pozycja znajduje się w zbiorach 2 placówek. Rozwiń listę, by zobaczyć szczegóły.

Wypożyczalnia

Są egzemplarze dostępne do wypożyczenia: sygn. S 70808 (1 egz.)

Magazyn

Egzemplarze są dostępne wyłącznie na miejscu w bibliotece: sygn. S 70761 LE (1 egz.)

Brak okładki

Książka

W koszyku

Możliwości zastosowania do opisu sygnałów emisji akustycznej od wyładowań niezupełnych analizy statystycznej i cyfrowych metod przetwarzania sygnałów / Tomasz Boczar. - Opole : Politechnika Opolska. Oficyna Wydawnicza, 2003. - 179 s. : il. ; 24 cm.

(Studia i Monografie / Politechnika Opolska, ISSN 1429-6063 ; z. 146)

Autor

Boczar Tomasz (1968- ).

Temat

Akustyka Analiza numeryczna Izolacje elektryczne Konwersja danych Statystyka matematyczna Technika wysokich napięć Wyładowania niezupełne

Bibliogr. s. [161]-175.

dostępna do wypożyczenia

1 placówka posiada w zbiorach tę pozycję. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.

Wypożyczalnia

Są egzemplarze dostępne do wypożyczenia: sygn. 107679, 107676, 107677, 107678, M 7944, 107675, 107674 L (7 egz.)

Brak okładki

Książka

W koszyku

Analiza tolerancji i niedokładności pomiarów w budowie maszyn / Józef Jezierski. - Wyd.2. - Warszawa : Wydaw-a Naukowo-Techniczne, 1983. - 470, [2] s. : rys., tab., wykr. ; 21 cm.

Autor

Jezierski Józef.

Temat

Maszyny WYKONAWSTWO URZĄDZEŃ ŁAŃCUCHY WYMIAROWE POMIARY STATYCZNE POMIARY DYNAMICZNE Rachunek prawdopodobieństwa Statystyka matematyczna Tolerancje i pasowania

Wyd.1 pt. : Analiza tolerancji i zmienności części maszyn.

Bibliogr.s. 470 - [471]

dostępna do wypożyczenia

1 placówka posiada w zbiorach tę pozycję. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.

Wypożyczalnia

Są egzemplarze dostępne do wypożyczenia: sygn. 67166, 67169, 67168, 67167, 67165 L (5 egz.)

Brak okładki

Książka

W koszyku

Analiza tolerancji i niedokładności pomiarów w budowie maszyn / Józef Jezierski. - Wyd.3 zm., dodr. - Warszawa : Wydaw-a Naukowo-Techniczne, 2003. - 626 s. : rys., schem., tab., wykr. ; 24 cm.

Autor

Jezierski Józef.

Temat

Maszyny WYKONAWSTWO URZĄDZEŃ ŁAŃCUCHY WYMIAROWE POMIARY STATYCZNE POMIARY DYNAMICZNE Rachunek prawdopodobieństwa Statystyka matematyczna Tolerancje i pasowania

Bibliogr.s. [617] - 619

aktualnie wypożyczona

1 placówka posiada w zbiorach tę pozycję. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.

Egzemplarz lektoryjny

Wszystkie egzemplarze są obecnie wypożyczone: sygn. 108950 L (1 egz.)

Brak okładki

Książka

W koszyku

Metodyka tworzenia wzorców opadów do modelowania odwodnień terenów / Katarzyna Ewa Wartalska, Andrzej Kotowski ; Politechnika Wrocławska. Wydział Inżynierii Środowiska. - Wrocław : Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej, 2020. - 154 strony : wykresy ; 25 cm.

(Prace Naukowe Wydziału Inżynierii Środowiska Politechniki Wrocławskiej. Monografie, ISSN 2657-5035 ; 5)

Autor

Wartalska Katarzyna Kotowski Andrzej (1951- )

Forma i typ

Książki Publikacje naukowe

Temat

Kanalizacja deszczowa Opady Statystyka matematyczna Jelenia Góra (woj. dolnośląskie) Wrocław (woj. dolnośląskie)

Gatunek

Monografia Raport z badań

Dziedzina i ujęcie

Geografia i nauki o Ziemi Matematyka

Bibliografia, wykaz norm na stronach 115-120.

1.Podstawy modelowania opadów 2.1.Ogólna charakterystyka opadów deszczowych 2.2.Wybrane zagadnienia badawcze w modelowaniu opadów 2.2.1.Definiowanie niezależnych zjawisk opadowych 2.2.2.Metody tworzenia szeregów czasowych typu DDF/IDF 2.2.3.Metody tworzenia hietogramów wzorcowych bazujące na krzywych IDF 2.2.4.Metody tworzenia hietogramów wzorcowych bazujące na rzeczywistych opadach 3.1.Charakterystyka stacji i ciągów pomiarowych opadów 3.2.Metodyka badań hietogramów 3.2.1.Kryteria dyskretyzacj i czasowej niezależności opadów 3.2.2.Kryteria wyboru parametrów opadów do analiz statystycznych 3.2.3.Metody grupowania opadów do analiz jakościowych hietogramów 3.2.4.Wskaźniki do analiz ilościowych hietogramów 4.Wyniki badań hietogramów ze stacji IMGW-PIB Jelenia Góra 4.1.Grupowanie opadów ze względu na kształt hietogramów bezwymiarowych 4.2.1.Analiza grupowań metodą Huffa 4.2.2.Analiza skupień metodą Warda 4.2.3.Analiza skupień metodą k-średnich 4.2.4.Wybór opadów do weryfikacji hietogramów wzorcowych 4.3.Analiza ilościowa kształtów hietogramów wzorcowych 4.3.1.Weryfikacja wzorca Eulera typu II w układzie bezwymiarowym 4.3.2.Weryfikacja wzorca Eulera typu II w układzie wymiarowym 4.3.3.Weryfikacja wzorca DVWK w układzie bezwymiarowym 5.Wyniki badań hietogramów ze stacji IMGW-PIB i MPWiK we Wrocławiu 5.1.Charakterystyka materiału badawczego 5.2.Grupowanie opadów ze względu na kształt hietogramów bezwymiarowych 5.2.1.Analiza grupowań metodą Huffa 5.2.2.Analiza skupień metodą Warda 5.2.3.Analiza skupień metodą k-średnich 5.2.4.Wybór opadów do weryfikacji hietogramów wzorcowych 5.3.Analiza ilościowa kształtów hietogramów wzorcowych 5.3.1.Weryfikacja wzorca Eulera typu II w układzie bezwymiarowym 5.3.2.Weryfikacja wzorca Eulera typu II w układzie wymiarowym 5.3.3.Weryfikacja wzorca DVWK w układzie bezwymiarowym 6.Uogólnienie wyników badań hietogramów wzorcowych 6.1.Hietogramy wzorcowe opadów konwekcyjnych dla badanych stacji 6.1.1.Uszczegółowiony wzorzec Eulera typu II dla Jeleniej Góry 6.1.2.Uszczegółowiony wzorzec Eulera typu II dla Wrocławia 6.2.Hietogramy wzorcowe opadów frontalnych i niżowych dla badanych stacji 6.2.1.Uszczegółowiony wzorzec DVWK dla Jeleniej Góry 6.2.2.Uszczegółowiony wzorzec DVWK dla Wrocławia

dostępna do wypożyczenia

1 placówka posiada w zbiorach tę pozycję. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.

Wypożyczalnia

Są egzemplarze dostępne do wypożyczenia: sygn. 149448 (1 egz.)

Brak okładki

Książka

W koszyku

Metody matematyczne, statystyczne i informatyczne w finansach i ubezpieczeniach / red. nauk. Piotr Chrzan, Janusz Szopa. - Częstochowa : Politechnika Częstochowska, 2003. - 128 s. : il. ; 24 cm.

Autor

Chrzan Piotr. Szopa Janusz (1948- ).

Temat

Budżety rodzinne Value at Risk (wskaźnik) Ryzyko finansowe Ryzyko ubezpieczeniowe Finanse Ubezpieczenia Statystyka ubezpieczeniowa

Bibliogr. przy art.

dostępna do wypożyczenia

1 placówka posiada w zbiorach tę pozycję. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.

Wypożyczalnia

Są egzemplarze dostępne do wypożyczenia: sygn. 108947 L (1 egz.)