Problem Solving with Algorithms and Data Structures Using Python


Author: Bradley N. Miller,David L. Ranum
Publisher: Franklin Beedle & Assoc
ISBN: 9781590282571
Category: Computers
Page: 425
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THIS TEXTBOOK is about computer science. It is also about Python. However, there is much more. The study of algorithms and data structures is central to understanding what computer science is all about. Learning computer science is not unlike learning any other type of difficult subject matter. The only way to be successful is through deliberate and incremental exposure to the fundamental ideas. A beginning computer scientist needs practice so that there is a thorough understanding before continuing on to the more complex parts of the curriculum. In addition, a beginner needs to be given the opportunity to be successful and gain confidence. This textbook is designed to serve as a text for a first course on data structures and algorithms, typically taught as the second course in the computer science curriculum. Even though the second course is considered more advanced than the first course, this book assumes you are beginners at this level. You may still be struggling with some of the basic ideas and skills from a first computer science course and yet be ready to further explore the discipline and continue to practice problem solving. We cover abstract data types and data structures, writing algorithms, and solving problems. We look at a number of data structures and solve classic problems that arise. The tools and techniques that you learn here will be applied over and over as you continue your study of computer science.

Algorithmen - Eine Einführung


Author: Thomas H. Cormen,Charles E. Leiserson,Ronald Rivest,Clifford Stein
Publisher: Walter de Gruyter GmbH & Co KG
ISBN: 3110522012
Category: Computers
Page: 1339
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Der "Cormen" bietet eine umfassende und vielseitige Einführung in das moderne Studium von Algorithmen. Es stellt viele Algorithmen Schritt für Schritt vor, behandelt sie detailliert und macht deren Entwurf und deren Analyse allen Leserschichten zugänglich. Sorgfältige Erklärungen zur notwendigen Mathematik helfen, die Analyse der Algorithmen zu verstehen. Den Autoren ist es dabei geglückt, Erklärungen elementar zu halten, ohne auf Tiefe oder mathematische Exaktheit zu verzichten. Jedes der weitgehend eigenständig gestalteten Kapitel stellt einen Algorithmus, eine Entwurfstechnik, ein Anwendungsgebiet oder ein verwandtes Thema vor. Algorithmen werden beschrieben und in Pseudocode entworfen, der für jeden lesbar sein sollte, der schon selbst ein wenig programmiert hat. Zahlreiche Abbildungen verdeutlichen, wie die Algorithmen arbeiten. Ebenfalls angesprochen werden Belange der Implementierung und andere technische Fragen, wobei, da Effizienz als Entwurfskriterium betont wird, die Ausführungen eine sorgfältige Analyse der Laufzeiten der Programme mit ein schließen. Über 1000 Übungen und Problemstellungen und ein umfangreiches Quellen- und Literaturverzeichnis komplettieren das Lehrbuch, dass durch das ganze Studium, aber auch noch danach als mathematisches Nachschlagewerk oder als technisches Handbuch nützlich ist. Für die dritte Auflage wurde das gesamte Buch aktualisiert. Die Änderungen sind vielfältig und umfassen insbesondere neue Kapitel, überarbeiteten Pseudocode, didaktische Verbesserungen und einen lebhafteren Schreibstil. So wurden etwa - neue Kapitel zu van-Emde-Boas-Bäume und mehrfädigen (engl.: multithreaded) Algorithmen aufgenommen, - das Kapitel zu Rekursionsgleichungen überarbeitet, sodass es nunmehr die Teile-und-Beherrsche-Methode besser abdeckt, - die Betrachtungen zu dynamischer Programmierung und Greedy-Algorithmen überarbeitet; Memoisation und der Begriff des Teilproblem-Graphen als eine Möglichkeit, die Laufzeit eines auf dynamischer Programmierung beruhender Algorithmus zu verstehen, werden eingeführt. - 100 neue Übungsaufgaben und 28 neue Problemstellungen ergänzt. Umfangreiches Dozentenmaterial (auf englisch) ist über die Website des US-Verlags verfügbar.

Datenstrukturen und effiziente Algorithmen

Band 1: Sortieren und Suchen
Author: N.A
Publisher: Vieweg+Teubner Verlag
ISBN: 9783322867872
Category: Technology & Engineering
Page: 317
View: 6290

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Der Entwurf und die Analyse von Datenstrukturen und effizienten Algorithmen hat in den letzten Jahren große Bedeutung erlangt: Algorithmus ist der zentrale Begriff der Informatik und Effizienz bedeutet Geld. Ich habe den Stoff in drei Bände und neun Kapitel gegliedert. Band 1: Sortieren und Suchen (Kapitel I bis ill) Band 2: Graphenalgorithmen und NP-Vollständigkeit (Kapitel IV bis VI) Band 3: Mehrdimensionales Suchen und Algorithmische Geometrie (Kapitel VII und Vill), Algorithmische Paradigmen (Kapitel IX) Die Bände 2 und 3 haben Band 1 als gemeinsame Basis, sind aber voneinander un abhängig. Große Teile dieser Bände können ohne detaillierte Kenntnis von Band 1 gelesen werden; eine Kenntnis der algorithmischen Grundprinzipien, wie sie etwa in Kapitel I oder in vielen anderen Büchern über Datenstrukturen und Algorith men vermittelt werden, genügt. Die spezifischen Voraussetzungen für die Bände 2 und 3 sind in den jeweiligen Vorworten angegeben. In allen drei Bänden stellen wir wichtige effiziente Algorithmen für die grundlegenden Probleme in dem jeweiligen Gebiet vor und analysieren sie. Wir messen dabei Effizienz durch die Laufzeit auf einem realistischen Modell einer Rechenanlage, das wir in Kapitel I einführen. Die meisten der vorgestellten Algorithmen wurden erst in den letzten Jahren gefunden; die Informatik ist ja schließlich eine sehr junge Wissenschaft. Es gibt kaum Sätze in diesem Buch, die älter als 20 Jahre sind, und mindestens die Hälfte des Stoffes ist jünger als 10 Jahre. Ich habe stets versucht, den Leser bis an den Stand der Forschung heranzuführen.

Programmieren lernen mit Python


Author: Allen B. Downey
Publisher: O'Reilly Germany
ISBN: 3868999477
Category: Computers
Page: 312
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Python ist eine moderne, interpretierte, interaktive und objektorientierte Skriptsprache, vielseitig einsetzbar und sehr beliebt. Mit mathematischen Vorkenntnissen ist Python leicht erlernbar und daher die ideale Sprache für den Einstieg in die Welt des Programmierens. Das Buch führt Sie Schritt für Schritt durch die Sprache, beginnend mit grundlegenden Programmierkonzepten, über Funktionen, Syntax und Semantik, Rekursion und Datenstrukturen bis hin zum objektorientierten Design. Jenseits reiner Theorie: Jedes Kapitel enthält passende Übungen und Fallstudien, kurze Verständnistests und kleinere Projekte, an denen Sie die neu erlernten Programmierkonzepte gleich ausprobieren und festigen können. Auf diese Weise können Sie das Gelernte direkt anwenden und die jeweiligen Programmierkonzepte nachvollziehen. Lernen Sie Debugging-Techniken kennen: Am Ende jedes Kapitels finden Sie einen Abschnitt zum Thema Debugging, der Techniken zum Aufspüren und Vermeiden von Bugs sowie Warnungen vor entsprechenden Stolpersteinen in Python enthält. Starten Sie durch: Beginnen Sie mit den Grundlagen der Programmierung und den verschiedenen Programmierkonzepten, und lernen Sie, wie ein Informatiker zu programmieren.

Datenanalyse mit Python

Auswertung von Daten mit Pandas, NumPy und IPython
Author: Wes McKinney
Publisher: O'Reilly
ISBN: 3960102143
Category: Computers
Page: 542
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Erfahren Sie alles über das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von Datensätzen mit Python: Aktualisiert auf Python 3.6, zeigt Ihnen dieses konsequent praxisbezogene Buch anhand konkreter Fallbeispiele, wie Sie eine Vielzahl von typischen Datenanalyse-Problemen effektiv lösen. Gleichzeitig lernen Sie die neuesten Versionen von pandas, NumPy, IPython und Jupyter kennen.Geschrieben von Wes McKinney, dem Begründer des pandas-Projekts, bietet Datenanalyse mit Python einen praktischen Einstieg in die Data-Science-Tools von Python. Das Buch eignet sich sowohl für Datenanalysten, für die Python Neuland ist, als auch für Python-Programmierer, die sich in Data Science und Scientific Computing einarbeiten wollen. Daten und zugehöriges Material des Buchs sind auf GitHub verfügbar.Aus dem Inhalt:Nutzen Sie die IPython-Shell und Jupyter Notebook für das explorative ComputingLernen Sie Grundfunktionen und fortgeschrittene Features von NumPy kennenSetzen Sie die Datenanalyse-Tools der pandasBibliothek einVerwenden Sie flexible Werkzeuge zum Laden, Bereinigen, Transformieren, Zusammenführen und Umformen von DatenErstellen Sie interformative Visualisierungen mit matplotlibWenden Sie die GroupBy-Mechanismen von pandas an, um Datensätzen zurechtzuschneiden, umzugestalten und zusammenzufassenAnalysieren und manipulieren Sie verschiedenste Zeitreihen-DatenFür diese aktualisierte 2. Auflage wurde der gesamte Code an Python 3.6 und die neuesten Versionen der pandas-Bibliothek angepasst. Neu in dieser Auflage: Informationen zu fortgeschrittenen pandas-Tools sowie eine kurze Einführung in statsmodels und scikit-learn.

Algorithmen in C


Author: Robert Sedgewick
Publisher: Pearson Deutschland GmbH
ISBN: 9783893193769
Category: Algorithmus
Page: 742
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Hello World!

Programmieren für Kids und andere Anfänger
Author: Warren Sande,Carter Sande
Publisher: Carl Hanser Verlag GmbH Co KG
ISBN: 3446438149
Category: Computers
Page: 501
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HELLO WORLD// - Alle Erklärungen der Konzepte in einfacher Sprache - Sehr viele Bilder, Cartoons und lustige Beispiele - Umfassende Fragen und Aufgaben zum Üben und Lernen - Farbig illustriert In diesem Buch lernst Du, mit dem Computer in seiner Sprache zu sprechen. Willst du ein Spiel erfinden? Eine Firma gründen? Ein wichtiges Problem lösen? Als ersten Schritt lernst Du, eigene Programme zu schreiben. Programmieren ist eine tolle Herausforderung, und dieses Buch macht Dir den Einstieg leicht. Diese neue Ausgabe von Hello World! zeigt Dir in einfacher und ansprechender Weise die Welt der Computerprogrammierung. Warren Sande hat es gemeinsam mit seinem Sohn Carter geschrieben, und sie haben sich auch viele lustige Beispiele ausgedacht, mit denen Du prima lernen kannst. Das Buch wurde von Pädagogen überarbeitet und eignet sich für Kinder genauso wie für ihre Eltern. Du brauchst keine Programmierkenntnisse mitzubringen, sondern nur zu wissen, wie man einen Computer bedient. Wenn Du ein Programm starten und eine Datei speichern kannst, reicht das schon! Hello World! arbeitet mit Python. Diese Programmiersprache ist besonders leicht zu erlernen. Mit den humorvollen Beispielen lernst Du die Grundlagen des Programmierens kennen, wie z.B. Schleifen, Entscheidungen, Eingaben und Ausgaben, Datenstrukturen, Grafiken und vieles mehr. AUS DEM INHALT // Speicher und Variablen // Datentypen // GUIs – Grafische Benutzeroberflächen // Immer diese Entscheidungen // Schleifen // Nur für dich – Kommentare // Geschachtelte und variable Schleifen // Listen und Wörterbücher // Funktionen // Objekte // Module // Sprites und Kollisionserkennung // Ereignisse // Sound // Ausgabeformatierung und Strings // Das Zufallsprinzip // Computersimulationen

Struktur Und Interpretation Von Computerprogrammen/ Structure and Interpretation of Computer Programs

Eine Informatik-einfhrung/ a Computer Science Introduction
Author: Harold Abelson,Julie Sussman,Gerald Jay Sussman
Publisher: Springer
ISBN: 9783540423423
Category: Computers
Page: 682
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Die Übersetzung der bewährten Einführung in die Informatik, entstanden am Massachusetts Institute of Technology (MIT), wird seit Jahren erfolgreich in der Lehre eingesetzt. Schritt für Schritt werden Konstruktion und Abstraktion von Daten und Prozeduren dargestellt. Von der Modularisierung bis zum Problemlösen mit Registermaschinen werden verschiedene Programmierparadigmen entwickelt und die effektive Handhabung von Komplexität gezeigt. Als Programmiersprache wird SCHEME verwendet, ein Dialekt von LISP. Alle Programme laufen in jeder dem IEEE-Standard entsprechenden SCHEME-Implementierung.

Statistik-Workshop für Programmierer


Author: Allen B. Downey
Publisher: O'Reilly Germany
ISBN: 3868993436
Category: Computers
Page: 160
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Wenn Sie programmieren können, beherrschen Sie bereits Techniken, um aus Daten Wissen zu extrahieren. Diese kompakte Einführung in die Statistik zeigt Ihnen, wie Sie rechnergestützt, anstatt auf mathematischem Weg Datenanalysen mit Python durchführen können. Praktischer Programmier-Workshop statt grauer Theorie: Das Buch führt Sie anhand eines durchgängigen Fallbeispiels durch eine vollständige Datenanalyse -- von der Datensammlung über die Berechnung statistischer Kennwerte und Identifikation von Mustern bis hin zum Testen statistischer Hypothesen. Gleichzeitig werden Sie mit statistischen Verteilungen, den Regeln der Wahrscheinlichkeitsrechnung, Visualisierungsmöglichkeiten und vielen anderen Arbeitstechniken und Konzepten vertraut gemacht. Statistik-Konzepte zum Ausprobieren: Entwickeln Sie über das Schreiben und Testen von Code ein Verständnis für die Grundlagen von Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik: Überprüfen Sie das Verhalten statistischer Merkmale durch Zufallsexperimente, zum Beispiel indem Sie Stichproben aus unterschiedlichen Verteilungen ziehen. Nutzen Sie Simulationen, um Konzepte zu verstehen, die auf mathematischem Weg nur schwer zugänglich sind. Lernen Sie etwas über Themen, die in Einführungen üblicherweise nicht vermittelt werden, beispielsweise über die Bayessche Schätzung. Nutzen Sie Python zur Bereinigung und Aufbereitung von Rohdaten aus nahezu beliebigen Quellen. Beantworten Sie mit den Mitteln der Inferenzstatistik Fragestellungen zu realen Daten.

Algorithmen für Dummies


Author: John Paul Mueller,Luca Massaron
Publisher: John Wiley & Sons
ISBN: 3527809775
Category: Computers
Page: 320
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Wir leben in einer algorithmenbestimmten Welt. Deshalb lohnt es sich zu verstehen, wie Algorithmen arbeiten. Das Buch präsentiert die wichtigsten Anwendungsgebiete für Algorithmen: Optimierung, Sortiervorgänge, Graphentheorie, Textanalyse, Hashfunktionen. Zu jedem Algorithmus werden jeweils Hintergrundwissen und praktische Grundlagen vermittelt sowie Beispiele für aktuelle Anwendungen gegeben. Für interessierte Leser gibt es Umsetzungen in Python, sodass die Algorithmen auch verändert und die Auswirkungen der Veränderungen beobachtet werden können. Dieses Buch richtet sich an Menschen, die an Algorithmen interessiert sind, ohne eine Doktorarbeit zu dem Thema schreiben zu wollen. Wer es gelesen hat, versteht, wie wichtige Algorithmen arbeiten und wie man von dieser Arbeit beispielsweise bei der Entwicklung von Unternehmensstrategien profitieren kann.

Algorithmen und Datenstrukturen im VLSI-Design

OBDD — Grundlagen und Anwendungen
Author: Christoph Meinel,Thorsten Theobald
Publisher: Springer-Verlag
ISBN: 3642587739
Category: Computers
Page: 286
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Eines der Hauptprobleme beim Chipentwurf besteht darin, daß die Anzahl der zu bewältigenden Kombinationen der einzelnen Chipbausteine ins Unermeßliche steigt. Hier hat sich eine sehr fruchtbare Verbindung zu einem Kerngebiet der Theoretischen Informatik, dem Gebiet des Entwurfs von Datenstrukturen und effizienten Algorithmen, herstellen lassen: das Konzept der geordneten binären Entscheidungsgraphen, das in zahlreichen CAD-Projekten zu einer beträchtlichen Leistungssteigerung geführt hat. Die Autoren stellen die Grundlagen dieses interdisziplinären Forschungsgebiets dar und behandeln wichtige Anwendungen aus dem rechnergestützten Schaltkreisentwurf.

Python von Kopf bis Fuß

Aktuell zu Python 3
Author: Paul Barry
Publisher: O'Reilly
ISBN: 3960101368
Category: Computers
Page: 620
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Was lernen Sie in diesem Buch? Haben Sie sich schon einmal gewünscht, Sie könnten mit nur einem Buch Python richtig lernen? Mit Python von Kopf bis Fuß schaffen Sie es! Durch die ausgefeilte Von-Kopf-bis-Fuß-Didaktik, die viel mehr als die bloße Syntax und typische How-to-Erklärungen bietet, wird es sogar zum Vergnügen. Python-Grundlagen wie Datenstrukturen und Funktionen verstehen Sie hier schnell, und dann geht es auch schon weiter: Sie programmieren Ihre eigene Web-App, erkunden Datenbank-Management, Ausnahmebehandlung und die Verarbeitung von Daten. Da Python häufig im Data-Science-Umfeld eingesetzt wird, haben in der 2. Auflage diejenigen Techniken ein stärkeres Gewicht bekommen, die in der Welt der Big Data genutzt werden. Wieso sieht dieses Buch so anders aus? In diesem Buch sind die neuesten Erkenntnisse der Kognitionswissenschaft und der Lerntheorie eingeflossen, um Ihnen das Lernen so einfach wie möglich zu machen. Statt einschläfernder Bleiwüsten verwendet dieses Buch eine Vielzahl von Abbildungen und Textstilen, die Ihnen das Wissen direkt ins Hirn spielen – und zwar so, dass es sitzt.

Python kinderleicht!

Einfach programmieren lernen – nicht nur für Kids
Author: Jason Briggs
Publisher: dpunkt.verlag
ISBN: 3864919053
Category: Computers
Page: 326
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Python ist eine leistungsfähige, moderne Programmiersprache. Sie ist einfach zu erlernen und macht Spaß in der Anwendung – mit diesem Buch umso mehr! »Python kinderleicht" macht die Sprache lebendig und zeigt Dir (und Deinen Eltern) die Welt der Programmierung. Jason R. Briggs führt Dich Schritt für Schritt durch die Grundlagen von Python. Du experimentierst mit einzigartigen (und oft urkomischen) Beispielprogrammen, bei denen es um gefräßige Monster, Geheimagenten oder diebische Raben geht. Neue Begriffe werden erklärt, der Programmcode ist farbig dargestellt, strukturiert und mit Erklärungen versehen. Witzige Abbildungen erhöhen den Lernspaß. Jedes Kapitel endet mit Programmier-Rätseln, an denen Du das Gelernte üben und Dein Verständnis vertiefen kannst. Am Ende des Buches wirst Du zwei komplette Spiele programmiert haben: einen Klon des berühmten »Pong" und »Herr Strichmann rennt zum Ausgang" – ein Plattformspiel mit Sprüngen, Animation und vielem mehr. Indem Du Seite für Seite neue Programmierabenteuer bestehst, wirst Du immer mehr zum erfahrenen Python-Programmierer. - Du lernst grundlegende Datenstrukturen wie Listen, Tupel und Maps kennen. - Du erfährst, wie man mit Funktionen und Modulen den Programmcode organisieren und wiederverwenden kann. - Du wirst mit Kontrollstrukturen wie Schleifen und bedingten Anweisungen vertraut und lernst, mit Objekten und Methoden umzugehen. - Du zeichnest Formen mit dem Python-Modul Turtle und erstellst Spiele, Animationen und andere grafische Wunder mit tkinter. Und: »Python kinderleicht" macht auch für Erwachsene das Programmierenlernen zum Kinderspiel! Alle Programme findest Du auch zum Herunterladen auf der Website!

Routineaufgaben mit Python automatisieren

Praktische Programmierlösungen für Einsteiger
Author: Al Sweigart
Publisher: dpunkt.verlag
ISBN: 3864919932
Category: Computers
Page: 576
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Wenn Sie jemals Stunden damit verbracht haben, Dateien umzubenennen oder Hunderte von Tabelleneinträgen zu aktualisieren, dann wissen Sie, wie stumpfsinnig manche Tätigkeiten sein können. Wie wäre es, den Computer dazu zu bringen, diese Arbeiten zu übernehmen? In diesem Buch lernen Sie, wie Sie mit Python Aufgaben in Sekundenschnelle erledigen können, die sonst viel Zeit in Anspruch nehmen würden. Programmiererfahrung brauchen Sie dazu nicht: Wenn Sie einmal die Grundlagen gemeistert haben, werden Sie Python-Programme schreiben, die automatisch alle möglichen praktischen Aufgaben für Sie abarbeiten: • eine oder eine Vielzahl von Dateien nach Texten durchsuchen • Dateien und Ordner erzeugen, aktualisieren, verschieben und umbenennen • das Web durchsuchen und Inhalte herunterladen • Excel-Dateien aktualisieren und formatieren • PDF-Dateien teilen, zusammenfügen, mit Wasserzeichen versehen und verschlüsseln • Erinnerungsmails und Textnachrichten verschicken • Online-Formulare ausfüllen Schritt-für-Schritt-Anleitungen führen Sie durch jedes Programm und Übungsaufgaben am Ende jedes Kapitels fordern Sie dazu auf, die Programme zu verbessern und Ihre Fähigkeiten auf ähnliche Problemstellungen zu richten. Verschwenden Sie nicht Ihre Zeit mit Aufgaben, die auch ein gut dressierter Affe erledigen könnte. Bringen Sie Ihren Computer dazu, die langweilige Arbeit zu machen!

Disaster Policy and Politics

Emergency Management and Homeland Security
Author: Richard T. Sylves
Publisher: CQ Press
ISBN: 1506368719
Category: Political Science
Page: 632
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Disaster Policy and Politics combines evidence-based research with mini-case studies of recent events to demonstrate the fundamental principles of emergency management and to explore the impact that disasters have had on U.S. policy. Paying special attention to the role of key actors—decision makers at the federal, state, and local levels; scientists; engineers; civil and military personnel; and first responders—author Richard Sylves explores how researchers contribute to and engage in disaster policy development and management. The highly anticipated Third Edition explores the radical change in policy and politics after the occurrence of recent disasters such as Hurricanes Harvey, Irma, and Maria; Hawaii’s false nuclear attack warning; and responses to U.S. wildfires. This book’s comprehensive “all-hazards” approach introduces students to the important public policy, organizational management, and leadership issues they may need as future practitioners and leaders in the field.

Hands-On Data Structures and Algorithms with Python

Write complex and powerful code using the latest features of Python 3.7, 2nd Edition
Author: Dr. Basant Agarwal,Benjamin Baka
Publisher: Packt Publishing Ltd
ISBN: 1788991931
Category: Computers
Page: 398
View: 8584

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Learn to implement complex data structures and algorithms using Python Key Features Understand the analysis and design of fundamental Python data structures Explore advanced Python concepts such as Big O notation and dynamic programming Learn functional and reactive implementations of traditional data structures Book Description Data structures allow you to store and organize data efficiently. They are critical to any problem, provide a complete solution, and act like reusable code. Hands-On Data Structures and Algorithms with Python teaches you the essential Python data structures and the most common algorithms for building easy and maintainable applications. This book helps you to understand the power of linked lists, double linked lists, and circular linked lists. You will learn to create complex data structures, such as graphs, stacks, and queues. As you make your way through the chapters, you will explore the application of binary searches and binary search trees, along with learning common techniques and structures used in tasks such as preprocessing, modeling, and transforming data. In the concluding chapters, you will get to grips with organizing your code in a manageable, consistent, and extendable way. You will also study how to bubble sort, selection sort, insertion sort, and merge sort algorithms in detail. By the end of the book, you will have learned how to build components that are easy to understand, debug, and use in different applications. You will get insights into Python implementation of all the important and relevant algorithms. What you will learn Understand object representation, attribute binding, and data encapsulation Gain a solid understanding of Python data structures using algorithms Study algorithms using examples with pictorial representation Learn complex algorithms through easy explanation, implementing Python Build sophisticated and efficient data applications in Python Understand common programming algorithms used in Python data science Write efficient and robust code in Python 3.7 Who this book is for This book is for developers who want to learn data structures and algorithms in Python to write complex and flexible programs. Basic Python programming knowledge is expected.

Python Algorithms

Mastering Basic Algorithms in the Python Language
Author: Magnus Lie Hetland
Publisher: Apress
ISBN: 1484200551
Category: Computers
Page: 320
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Python Algorithms, Second Edition explains the Python approach to algorithm analysis and design. Written by Magnus Lie Hetland, author of Beginning Python, this book is sharply focused on classical algorithms, but it also gives a solid understanding of fundamental algorithmic problem-solving techniques. The book deals with some of the most important and challenging areas of programming and computer science in a highly readable manner. It covers both algorithmic theory and programming practice, demonstrating how theory is reflected in real Python programs. Well-known algorithms and data structures that are built into the Python language are explained, and the user is shown how to implement and evaluate others.

Einführung in Machine Learning mit Python

Praxiswissen Data Science
Author: Andreas C. Müller,Sarah Guido
Publisher: O'Reilly
ISBN: 3960101120
Category: Computers
Page: 378
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Machine Learning ist zu einem wichtigen Bestandteil vieler kommerzieller Anwendungen und Forschungsprojekte geworden, von der medizinischen Diagnostik bis hin zur Suche nach Freunden in sozialen Netzwerken. Um Machine-Learning-Anwendungen zu entwickeln, braucht es keine großen Expertenteams: Wenn Sie Python-Grundkenntnisse mitbringen, zeigt Ihnen dieses Praxisbuch, wie Sie Ihre eigenen Machine-Learning-Lösungen erstellen. Mit Python und der scikit-learn-Bibliothek erarbeiten Sie sich alle Schritte, die für eine erfolgreiche Machine-Learning-Anwendung notwendig sind. Die Autoren Andreas Müller und Sarah Guido konzentrieren sich bei der Verwendung von Machine-Learning-Algorithmen auf die praktischen Aspekte statt auf die Mathematik dahinter. Wenn Sie zusätzlich mit den Bibliotheken NumPy und matplotlib vertraut sind, hilft Ihnen dies, noch mehr aus diesem Tutorial herauszuholen. Das Buch zeigt Ihnen: - grundlegende Konzepte und Anwendungen von Machine Learning - Vor- und Nachteile weit verbreiteter maschineller Lernalgorithmen - wie sich die von Machine Learning verarbeiteten Daten repräsentieren lassen und auf welche Aspekte der Daten Sie sich konzentrieren sollten - fortgeschrittene Methoden zur Auswertung von Modellen und zum Optimieren von Parametern - das Konzept von Pipelines, mit denen Modelle verkettet und Arbeitsabläufe gekapselt werden - Arbeitsmethoden für Textdaten, insbesondere textspezifische Verarbeitungstechniken - Möglichkeiten zur Verbesserung Ihrer Fähigkeiten in den Bereichen Machine Learning und Data Science Dieses Buch ist eine fantastische, super praktische Informationsquelle für jeden, der mit Machine Learning in Python starten möchte – ich wünschte nur, es hätte schon existiert, als ich mit scikit-learn anfing! Hanna Wallach, Senior Researcher, Microsoft Research

Neuronale Netze selbst programmieren

Ein verständlicher Einstieg mit Python
Author: Tariq Rashid
Publisher: O'Reilly
ISBN: 3960101031
Category: Computers
Page: 232
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Neuronale Netze sind Schlüsselelemente des Deep Learning und der Künstlichen Intelligenz, die heute zu Erstaunlichem in der Lage sind. Sie sind Grundlage vieler Anwendungen im Alltag wie beispielsweise Spracherkennung, Gesichtserkennung auf Fotos oder die Umwandlung von Sprache in Text. Dennoch verstehen nur wenige, wie neuronale Netze tatsächlich funktionieren. Dieses Buch nimmt Sie mit auf eine unterhaltsame Reise, die mit ganz einfachen Ideen beginnt und Ihnen Schritt für Schritt zeigt, wie neuronale Netze arbeiten: - Zunächst lernen Sie die mathematischen Konzepte kennen, die den neuronalen Netzen zugrunde liegen. Dafür brauchen Sie keine tieferen Mathematikkenntnisse, denn alle mathematischen Ideen werden behutsam und mit vielen Illustrationen und Beispielen erläutert. Eine Kurzeinführung in die Analysis unterstützt Sie dabei. - Dann geht es in die Praxis: Nach einer Einführung in die populäre und leicht zu lernende Programmiersprache Python bauen Sie allmählich Ihr eigenes neuronales Netz mit Python auf. Sie bringen ihm bei, handgeschriebene Zahlen zu erkennen, bis es eine Performance wie ein professionell entwickeltes Netz erreicht. - Im nächsten Schritt tunen Sie die Leistung Ihres neuronalen Netzes so weit, dass es eine Zahlenerkennung von 98 % erreicht – nur mit einfachen Ideen und simplem Code. Sie testen das Netz mit Ihrer eigenen Handschrift und werfen noch einen Blick in das mysteriöse Innere eines neuronalen Netzes. - Zum Schluss lassen Sie das neuronale Netz auf einem Raspberry Pi Zero laufen. Tariq Rashid erklärt diese schwierige Materie außergewöhnlich klar und verständlich, dadurch werden neuronale Netze für jeden Interessierten zugänglich und praktisch nachvollziehbar.