Książki na temat „Predictive programming”
Utwórz poprawne odniesienie w stylach APA, MLA, Chicago, Harvard i wielu innych
Sprawdź 50 najlepszych książek naukowych na temat „Predictive programming”.
Przycisk „Dodaj do bibliografii” jest dostępny obok każdej pracy w bibliografii. Użyj go – a my automatycznie utworzymy odniesienie bibliograficzne do wybranej pracy w stylu cytowania, którego potrzebujesz: APA, MLA, Harvard, Chicago, Vancouver itp.
Możesz również pobrać pełny tekst publikacji naukowej w formacie „.pdf” i przeczytać adnotację do pracy online, jeśli odpowiednie parametry są dostępne w metadanych.
Przeglądaj książki z różnych dziedzin i twórz odpowiednie bibliografie.
author, Mayor Eric, i Forte Rui Miguel author, red. R: Predictive analysis : master the art of predictive modeling. Birmingham, UK: Packt Publishing, 2017.
Znajdź pełny tekst źródłaNitin, Indurkhya, i Zhang Tong 1971-, red. Fundamentals of predictive text mining. London: Springer-Verlag, 2010.
Znajdź pełny tekst źródłaLearning data mining with Python: Harness the power of Python to analyze data and create insightful predictive models. Birmingham, UK: Packt Publishing, 2015.
Znajdź pełny tekst źródłaC, Georgiadis Michael, Pistikopoulos Efstratios N i Dua Vivek, red. Multi-parametric model-based control: Theory and applications. Weinheim: Wiley-VCH, 2007.
Znajdź pełny tekst źródłaFahringer, Thomas. Automatic performance prediction of parallel programs. Boston: Kluwer Academic Publishers, 1996.
Znajdź pełny tekst źródłaHyslop, William F. Performance prediction of relational database management systems. Toronto: Computer Systems Research Institute, University of Toronto, 1991.
Znajdź pełny tekst źródłaFahringer, Thomas. Automatic Performance Prediction of Parallel Programs. Boston, MA: Springer US, 1996.
Znajdź pełny tekst źródłaR, Horn J., i United States. National Aeronautics and Space Administration. Scientific and Technical Information Division., red. Geometric programming prediction of design trends for OMV protective structures. [Washington, D.C.]: National Aeronautics and Space Administration, Office of Management, Scientific and Technical Information Division, 1990.
Znajdź pełny tekst źródłaRauscher, Harold M. The microcomputer scientific software series 4: Testing prediction accuracy. St. Paul, Minn: U.S. Dept. of Agriculture, Forest Service, North Central Forest Experiment Station, 1986.
Znajdź pełny tekst źródłaBrown, Robert Goodell. Smoothing, forecasting and prediction of discrete time series. Mineola, NY: Dover Publications, 2004.
Znajdź pełny tekst źródłaPaul, Bishop, i Educational Systems Associates, red. Adapted physical education: A comprehensive resource manual of definition, assessment, programming and future prediction. Kearney, NE: Educational Systems Associates, Inc., 1988.
Znajdź pełny tekst źródłaUnited States. National Aeronautics and Space Administration., red. TBIEM3D: A computer program for predicting ducted fan engine noise. Hampton, Va: National Aeronautics and Space Administration, Langley Research Center, 1997.
Znajdź pełny tekst źródłaD, Dang L., Coats E. E i George C. Marshall Space Flight Center., red. Engineering and programming manual: Two-dimensional kinetic reference computer program (TDK). Marshall Space Flight Center, Al: George C. Marshall Space Flight Center, 1985.
Znajdź pełny tekst źródłaKil, David H. Pattern recognition and prediction with applications to signal characterization. Woodbury, N.Y: AIP Press, 1996.
Znajdź pełny tekst źródłaBernd, Girod, red. Multi-frame motion-compensated prediction for video transmission. Boston: Kluwer Academic Publishers, 2001.
Znajdź pełny tekst źródłaMatthew, O'Keefe, Kerr Christopher, United States. Dept. of Energy. Office of Biological and Environmental Research. i Goddard Space Flight Center, red. Second International Workshop on Software Engineering and Code Design in Parallel Meteorological and Oceanographic Applications: Proceedings of a workshop sponsored by the U.S. Department of Energy, Office of Biological and Environmental Research; the Department of Defense, High Performance Computing and Modernization Office; and the NASA Goddard Space Flight Center, Seasonal-to-Interannual Prediction Project, and held at the Camelback Inn, Scottsdale, Arizona, June 15-18, 1998. Greenbelt, Md: National Aeronautics and Space Administration, Goddard Space Flight Center, 1998.
Znajdź pełny tekst źródłaForte, Rui Miguel. Mastering Predictive Analytics with R. Packt Publishing, Limited, 2015.
Znajdź pełny tekst źródłaBorrelli, Francesco, Alberto Bemporad i Manfred Morari. Predictive Control for Linear and Hybrid Systems. Cambridge University Press, 2017.
Znajdź pełny tekst źródłaPredictive Control for Linear and Hybrid Systems. Cambridge University Press, 2017.
Znajdź pełny tekst źródłaBorrelli, Francesco, Alberto Bemporad i Manfred Morari. Predictive Control for Linear and Hybrid Systems. Cambridge University Press, 2018.
Znajdź pełny tekst źródłaAmmi, Ken. Transhuman Hollywood: From Normative Fiction to Predictive Programming. Independently Published, 2019.
Znajdź pełny tekst źródłaBorrelli, Francesco, Alberto Bemporad i Manfred Morari. Predictive Control for Linear and Hybrid Systems. University of Cambridge ESOL Examinations, 2017.
Znajdź pełny tekst źródłaMayor, Eric. Learning Predictive Analytics with R. Packt Publishing, Limited, 2015.
Znajdź pełny tekst źródłaMiller, James D., i Rui Miguel Forte. Mastering Predictive Analytics with R - Second Edition. Packt Publishing - ebooks Account, 2017.
Znajdź pełny tekst źródłaMayor, Eric. Learning Predictive Analytics with R: Get to Grips with Key Data Visualization and Predictive Analytic Skills Using R. Packt Publishing, Limited, 2015.
Znajdź pełny tekst źródłaLearning Predictive Analytics with Python: Gain practical insights into predictive modelling by implementing Predictive Analytics algorithms on public datasets with Python. Packt Publishing, 2016.
Znajdź pełny tekst źródłaKumar, Ashish. Learning Predictive Analytics with Python: Gain Practical Insights into Predictive Modelling by Implementing Predictive Analytics Algorithms on Public Datasets with Python. Packt Publishing, Limited, 2016.
Znajdź pełny tekst źródłaForte, Rui Miguel. Mastering Predictive Analytics with R: Master the Craft of Predictive Modeling by Developing Strategy, Intuition, and a Solid Foundation in Essential Concepts. Packt Publishing, Limited, 2015.
Znajdź pełny tekst źródłaMilman, Ruth. Speedup for the quadratic programming problem and other issues in model predictive control. 2004.
Znajdź pełny tekst źródłaIndurkhya, Nitin, Tong Zhang i Sholom M. Weiss. Fundamentals of Predictive Text Mining. Springer London, Limited, 2015.
Znajdź pełny tekst źródłaFundamentals of Predictive Text Mining. Springer, 2012.
Znajdź pełny tekst źródłaIndurkhya, Nitin, Tong Zhang i Sholom M. Weiss. Fundamentals of Predictive Text Mining. Springer, 2015.
Znajdź pełny tekst źródłaIndurkhya, Nitin, Tong Zhang i Sholom M. Weiss. Fundamentals of Predictive Text Mining. Springer, 2010.
Znajdź pełny tekst źródłaStikman, Gene. ZOMBIE LIFE : the Sleeping Woke: Attack on Freedom with Predictive Programming and Cultural Revolution. Independently Published, 2022.
Znajdź pełny tekst źródłaMachine Learning with R: Expert Techniques for Predictive Modeling, 3rd Edition. Packt Publishing, Limited, 2019.
Znajdź pełny tekst źródłaPython for Beginners: The Absolute Beginners Guide to Python Programming, Data Science and Predictive Model. a Practical Introduction to Object Oriented Programming Language. Independently Published, 2019.
Znajdź pełny tekst źródłaMachine Learning with R: Expert techniques for predictive modeling to solve all your data analysis. Wyd. 2. Birmingham: Packt Publishing, 2015.
Znajdź pełny tekst źródłaMachine Learning with R: Expert techniques for predictive modeling to solve all your data analysis problems, 2nd Edition. Packt Publishing, 2015.
Znajdź pełny tekst źródłaLearning, Josh Hugh. Python for Beginners: A Step by Step Guide to Python Programming, Data Science, and Predictive Model. a Practical Introduction to Machine Learning with Python. Independently Published, 2019.
Znajdź pełny tekst źródłaMastering Machine Learning with Python in Six Steps: A Practical Implementation Guide to Predictive Data Analytics Using Python. Apress, 2017.
Znajdź pełny tekst źródłaGeorgiadis, Michael C., Vivek Dua i Efstratios N. Pistikopoulos. Multi-Parametric Model-Based Control: Theory and Applications. Wiley & Sons, Limited, John, 2011.
Znajdź pełny tekst źródłaProcess Systems Engineering: Volume 2: Multi-Parametric Model-Based Control (Process Systems Engineering). Wiley-VCH, 2007.
Znajdź pełny tekst źródłaGeorgiadis, Michael C., Vivek Dua i Efstratios N. Pistikopoulos. Multi-Parametric Model-Based Control: Theory and Applications. Wiley & Sons, Incorporated, John, 2021.
Znajdź pełny tekst źródłaMulti-parametric model-based control. Weinheim: Wiley-VCH, 2006.
Znajdź pełny tekst źródłaJohn, Russel. Data Science : 2 Books in 1: Python Programming & Python for Data Science, the Ultimate Guide to Learn Machine Learning and Predictive Analytics from Scratch with Hands-On Projects. Independently Published, 2019.
Znajdź pełny tekst źródłaClement, Mark J. Analytical performance prediction of data-parallel programs. 1994.
Znajdź pełny tekst źródłaMicrocomputer software for predicting growth of Southern timber stands. New Orleans, La: U.S. Dept. of Agriculture, Forest Service, Southern Forest Experiment Station, 1992.
Znajdź pełny tekst źródłaMastering Machine Learning with R: Advanced prediction, algorithms, and learning methods with R 3.x, 2nd Edition. Packt Publishing, 2017.
Znajdź pełny tekst źródłaShin, Frances B., i David H. Kil. Pattern Recognition and Prediction with Applications to Signal Processing (Modern Acoustics and Signal Processing). American Institute of Physics, 1998.
Znajdź pełny tekst źródłaGirod, Bernd, i Thomas Wiegand. Multi Frame Motion-Compensated Prediction for Video Transmission (The Springer International Series in Engineering and Computer Science). Springer, 2001.
Znajdź pełny tekst źródła