خرید و دانلود نسخه کامل کتاب Mathematics and Computer Science, Volume 1

توضیحاتی در مورد کتاب

این جلد اول در مجموعه‌ای چند جلدی جدید، مفاهیم و کاربردهای اساسی ایده‌ها و نوآوری‌های متنوع در زمینه محاسبات همراه با تعاملات رو به رشد آن با ریاضیات را در اختیار خوانندگان قرار می‌دهد.

این جلد ویرایش شده جدید از Wiley-Scrivener اولین در نوع خود است که نوآوری های علمی و فناوری را توسط دانشگاهیان برجسته، محققان برجسته و کارشناسان در سراسر جهان در زمینه های علوم ریاضی و محاسبات ارائه می کند. فصل‌ها بر پیشرفت‌های اخیر در علوم کامپیوتر و ریاضیات تمرکز می‌کنند و جایی که این دو با هم تلاقی می‌کنند تا از طریق کاربردهای عملی تئوری، برای کاربران نهایی ارزش ایجاد کنند. معادلات دیفرانسیل و همچنین انتگرال با کاربردها، دینامیک سیالات محاسباتی، نانوسیالات، تئوری و بهینه سازی شبکه، نظریه کنترل، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی، تجزیه و تحلیل داده های بزرگ، اینترنت اشیا، رمزنگاری، خودکارهای فازی، آمار و بسیاری دیگر. خوانندگان این کتاب به ایده ها و نوآوری های متنوع در زمینه محاسبات همراه با تعاملات رو به رشد آن در زمینه های مختلف ریاضی دسترسی خواهند داشت. چه برای مهندس، دانشمند، دانشجو، دانشگاهی یا سایر متخصصان صنعت، این برای هر کتابخانه ای ضروری است.

Scikit-learn، ابزاری برای توسعه الگوریتم های یادگیری ماشین، یک کتابخانه استاندارد است. پایتون. از طریق Scikit-learn، یک مدل آموزش دیده برای تجزیه و تحلیل پیش بینی می توان توسعه داد. هدف چنین مدل هایی ارائه پیش بینی های دقیق است. پیش بینی سهام بر اساس تغییرات و الگوهای شناسایی شده در مجموعه داده های تاریخی است. با پیروی از روندها و الگوهای تغییرات تاریخی سهام، الگوریتم های یادگیری ماشینی را می توان برای دستیابی به نتایج دقیق توسعه داد. یک مدل موثر ایجاد شده است که الگوی کار یا عملکرد دستگاه را بهبود می‌بخشد و به ترسیم تجزیه و تحلیل دقیق سهام کمک می‌کند.

Python یک کتابخانه ساختار داده غنی به نام پانداها ارائه می‌کند که داده‌های سریع و کارآمد را ارائه می‌کند. تحول و تحلیل کلمه Pandas مخفف Python Data Analysis Library است. پانداها طراحی ساختار داده بهینه و پویا را با داده های “رابطه ای” یا “برچسب گذاری شده” تسهیل می کنند. هدف از رویکرد پایتون ارائه یک بلوک ساختمانی با کارایی بالا و سطح بالا است که می تواند برای تجزیه و تحلیل دنیای واقعی داده ها استفاده شود. Pandas Library به کاربران این امکان را می‌دهد که داده‌ها را از فرمت‌های فایل مختلف مانند CSV، SQL، Microsoft Excel و غیره وارد کنند. این به آماده‌سازی داده‌ها و همچنین مدل‌سازی داده‌ها برای آن پروژه‌ها کمک می‌کند، که هدف آن تجزیه و تحلیل داده‌ها برای استخراج اطلاعات است. آینده پایتون بر روی این لایه برای محاسبات آماری ساخته خواهد شد. این مطالعه علاوه بر بحث در مورد زمینه‌های آینده کار و فرصت‌های رشد برای برنامه‌های آماری و تجزیه و تحلیل داده‌های ساخته شده بر روی پایتون، جزئیاتی در مورد طراحی و ویژگی‌های زبان ارائه می‌دهد. در این مقاله تحقیقاتی قصد داریم با استفاده از تابع DROPNA در پایتون با استفاده از کتابخانه پاندا مشکل مقادیر از دست رفته در مجموعه داده را حل کنیم.