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Labs for Foundations of Applied Mathematics Volume III: Modeling with Uncertainty and Data

Labs for Foundations of Applied Mathematics Volume III: Modeling with Uncertainty and Data

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Detalles del libro:

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Año:2016
Editor:Autoedición
Páginas:239 páginas
Idioma:inglés
Desde:08/07/2016
Tamaño:2.11 MB
Licencia:CC-BY

Contenido:

This lab manual is designed to accompany the textbook Foundations of Applied Mathematics by Humpherys and Jarvis.

Contents:

  • SQL
  • Intro to pandas
  • State Machines
  • Web Scraping
  • Web Technologies
  • Introduction to Parallel Programming
  • Collective Communication in Parallel Programs
  • MongoDB
  • Principal Component Analysis
  • Latent Semantic Indexing
  • Kalman Filter
  • Projectile Tracking
  • HMM State Estimation
  • English Language
  • HMM Parameter Estimation
  • Russian Alphabet
  • CDHMM Generation
  • Speech Recognition
  • Bayesian Updates
  • Bayesian Search
  • Metropolis Algorithm
  • Ising Model
  • Gibbs Sampling
  • Latent Dirichlet Allocation
  • K-Means Clustering
  • Gaussian Mixture Models
  • Crime Mapping
  • Classification Trees
  • Random Forests
  • K-Nearest Neighbors and Support Vector Machines
  • Image Recognition Tasks

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