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GAUSS, Mathematica, Matlab...
Logiciel mathématique
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Méthodes d'approximation, équations différentielles, applications Scilab / Sylvie Guerre-Delabrière / Paris : Ellipses (2004)
Titre : Méthodes d'approximation, équations différentielles, applications Scilab : niveau L3 Type de document : texte imprimé Auteurs : Sylvie Guerre-Delabrière (1953-....) ; Marie Postel Editeur : Paris : Ellipses Année de publication : 2004 Importance : 213 p. Présentation : graph., couv. ill. Format : 26 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-7298-1865-4 Prix : 23 EUR Note générale : La couv. porte en plus : "Cours et exercices corrigés"
Bibliogr. p. [209]. IndexLangues : Français (fre) Descripteurs : Bibliographie Cours Ensae 1A , Calcul différentiel , Logiciel mathématique GAUSS, Mathematica, Matlab...
Tags : Approximation Équations différentielles Scilab Index. décimale : 121 Analyse fonctionnelle - Topologie Permalink : https://genes.bibli.fr/index.php?lvl=notice_display&id=91835 Méthodes d'approximation, équations différentielles, applications Scilab : niveau L3 [texte imprimé] / Sylvie Guerre-Delabrière (1953-....) ; Marie Postel . - Paris : Ellipses, 2004 . - 213 p. : graph., couv. ill. ; 26 cm.
ISBN : 978-2-7298-1865-4 : 23 EUR
La couv. porte en plus : "Cours et exercices corrigés"
Bibliogr. p. [209]. Index
Langues : Français (fre)
Descripteurs : Bibliographie Cours Ensae 1A , Calcul différentiel , Logiciel mathématique GAUSS, Mathematica, Matlab...
Tags : Approximation Équations différentielles Scilab Index. décimale : 121 Analyse fonctionnelle - Topologie Permalink : https://genes.bibli.fr/index.php?lvl=notice_display&id=91835 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité E001438 121 GUE Ouvrage ENSAE 1. Mathématiques Disponible E001439 121 GUE Ouvrage ENSAE 1. Mathématiques Disponible E001440 121 GUE Ouvrage ENSAE 1. Mathématiques Disponible
Titre : Microsoft Excel et VBA : Développez des macros compatibles avec toutes les versions d'Excel (de 1997 à 2010) Type de document : texte imprimé Auteurs : Mikaël Bidault, Editeur : Montreuil (93) : Pearson France Année de publication : 2010 Collection : Le Programmeur, ISSN 1631-4247 Importance : X-556 p. Présentation : ill. Format : 23 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-7440-2425-2 Note générale : Index Langues : Français (fre) Descripteurs : Langage informatique , Logiciel mathématique GAUSS, Mathematica, Matlab..., Programmation informatique
Tags : VBA Visual Basic Excel Index. décimale : 844 Langages de programmation divers En ligne : http://www.pearson.fr/livre/?GCOI=27440100442630 Permalink : https://genes.bibli.fr/index.php?lvl=notice_display&id=89852 Microsoft Excel et VBA : Développez des macros compatibles avec toutes les versions d'Excel (de 1997 à 2010) [texte imprimé] / Mikaël Bidault, . - Montreuil (93) : Pearson France, 2010 . - X-556 p. : ill. ; 23 cm. - (Le Programmeur, ISSN 1631-4247) .
ISBN : 978-2-7440-2425-2
Index
Langues : Français (fre)
Descripteurs : Langage informatique , Logiciel mathématique GAUSS, Mathematica, Matlab..., Programmation informatique
Tags : VBA Visual Basic Excel Index. décimale : 844 Langages de programmation divers En ligne : http://www.pearson.fr/livre/?GCOI=27440100442630 Permalink : https://genes.bibli.fr/index.php?lvl=notice_display&id=89852 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité E003699 844 BID Ouvrage ENSAE 8. Informatique - Traitement de l'information Disponible Modeling derivatives applications in Matlab, C++, and Excel / Justin London / Upper Saddle River, NJ ; Englewood Cliffs, NJ : Prentice Hall (2007)
Titre : Modeling derivatives applications in Matlab, C++, and Excel Type de document : texte imprimé Auteurs : Justin London, Auteur Editeur : Upper Saddle River, NJ ; Englewood Cliffs, NJ : Prentice Hall Année de publication : 2007 Autre Editeur : Londres ; Harlow (GBR) ; Upper Saddle River, NJ : FT - Prentice Hall Importance : XXII-565 p. Présentation : ill., tabl., graph. Format : 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-0-13-196259-0 Note générale : Bibliogr. p. 543-553. Index Langues : Anglais (eng) Descripteurs : Crédit , Logiciel mathématique GAUSS, Mathematica, Matlab..., Logiciel statistique
SAS, SPAD, SPSS, R, STATA, STATlab, TIMElab, Marché financier , Mathématiques financières
STATGRAPHICS, SYSTAT, STATISTICA, BMDP...Tags : Derivative securities Prices Mathematical models Credit derivatives C++ Excel MATLAB Index. décimale : 786 Mathématiques financières Résumé : How to implement pricing algorithms for a wide variety of complex derivatives, including rapidly emerging instruments covered in no other book. Permalink : https://genes.bibli.fr/index.php?lvl=notice_display&id=77018 Modeling derivatives applications in Matlab, C++, and Excel [texte imprimé] / Justin London, Auteur . - Upper Saddle River, NJ ; Englewood Cliffs, NJ : Prentice Hall : Londres ; Harlow (GBR) ; Upper Saddle River, NJ : FT - Prentice Hall, 2007 . - XXII-565 p. : ill., tabl., graph. ; 24 cm.
ISBN : 978-0-13-196259-0
Bibliogr. p. 543-553. Index
Langues : Anglais (eng)
Descripteurs : Crédit , Logiciel mathématique GAUSS, Mathematica, Matlab..., Logiciel statistique
SAS, SPAD, SPSS, R, STATA, STATlab, TIMElab, Marché financier , Mathématiques financières
STATGRAPHICS, SYSTAT, STATISTICA, BMDP...Tags : Derivative securities Prices Mathematical models Credit derivatives C++ Excel MATLAB Index. décimale : 786 Mathématiques financières Résumé : How to implement pricing algorithms for a wide variety of complex derivatives, including rapidly emerging instruments covered in no other book. Permalink : https://genes.bibli.fr/index.php?lvl=notice_display&id=77018 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 00003010615 786 LON Ouvrage ENSAE 7. Économie appliquée - Politiques économiques - Finance Disponible 00003010616 786 LON Ouvrage ENSAE 7. Économie appliquée - Politiques économiques - Finance Disponible i005177 786 LOND Ouvrage Ensai 7. Économie appliquée - Politiques économiques - Finance Disponible Modeling structured finance cash flows with Microsoft Excel / Keith A. Allman / Chichester (GBR) ; Hoboken, NJ : John Wiley & Sons (2007)
Titre : Modeling structured finance cash flows with Microsoft Excel : a step-by-step guide Type de document : texte imprimé Auteurs : Keith A. Allman Editeur : Chichester (GBR) ; Hoboken, NJ : John Wiley & Sons Année de publication : 2007 Collection : Wiley Finance Series Importance : xv, 199 p. Présentation : ill. Format : 24 cm Accompagnement : 1 CD-ROM ISBN/ISSN/EAN : 978-0-470-04290-8 Note générale : Index Langues : Américain (ame) Descripteurs : Gestion financière , Logiciel mathématique GAUSS, Mathematica, Matlab..., Marketing , Modélisation
Tags : Cash management Mathematical models Cash flow Corporations Finance Index. décimale : 32 Marketing En ligne : http://eu.wiley.com/WileyCDA/WileyTitle/productCd-0470042907.html Permalink : https://genes.bibli.fr/index.php?lvl=notice_display&id=89357 Modeling structured finance cash flows with Microsoft Excel : a step-by-step guide [texte imprimé] / Keith A. Allman . - Chichester (GBR) ; Hoboken, NJ : John Wiley & Sons, 2007 . - xv, 199 p. : ill. ; 24 cm + 1 CD-ROM. - (Wiley Finance Series) .
ISBN : 978-0-470-04290-8
Index
Langues : Américain (ame)
Descripteurs : Gestion financière , Logiciel mathématique GAUSS, Mathematica, Matlab..., Marketing , Modélisation
Tags : Cash management Mathematical models Cash flow Corporations Finance Index. décimale : 32 Marketing En ligne : http://eu.wiley.com/WileyCDA/WileyTitle/productCd-0470042907.html Permalink : https://genes.bibli.fr/index.php?lvl=notice_display&id=89357 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité E002876 32 ALL Ouvrage ENSAE 3. Organisation - Entreprise - Marketing Disponible Multi-label dimensionality reduction / Liang Sun / Boca Raton, FL ; Londres : Chapman and Hall/CRC Press (2014)
Titre : Multi-label dimensionality reduction Type de document : texte imprimé Auteurs : Liang Sun, ; Shuiwang Ji ; Jieping Ye Editeur : Boca Raton, FL ; Londres : Chapman and Hall/CRC Press Année de publication : 2014 Collection : Chapman & Hall/CRC Machine learning & pattern recognition Importance : XII-194 p. Présentation : fig., tabl. Format : 25 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-1-4398-0615-9 Note générale : Bibliogr. p. 167-189. Index Langues : Anglais (eng) Descripteurs : Algorithme mathématique , Apprentissage (Théorie) , Apprentissage automatique , Fouille de données , Logiciel mathématique GAUSS, Mathematica, Matlab...
Tags : MATLAB Index. décimale : 216 Statistique computationnelle Résumé : Similar to other data mining and machine learning tasks, multi-label learning suffers from dimensionality. An effective way to mitigate this problem is through dimensionality reduction, which extracts a small number of features by removing irrelevant, redundant, and noisy information. The data mining and machine learning literature currently lacks a unified treatment of multi-label dimensionality reduction that incorporates both algorithmic developments and applications. Addressing this shortfall, this book covers the methodological developments, theoretical properties, computational aspects, and applications of many multi-label dimensionality reduction algorithms. It explores numerous research questions, including: How to fully exploit label correlations for effective dimensionality reduction; How to scale dimensionality reduction algorithms to large-scale problems; How to effectively combine dimensionality reduction with classification; How to derive sparse dimensionality reduction algorithms to enhance model interpretability; How to perform multi-label dimensionality reduction effectively in practical applications. It provides a complete survey of multi-label learning and dimensionality reduction for multi-label learning; It describes existing dimensionality reduction algorithms, including canonical correlation analysis and partial least squares, and explores new developments of these traditional algorithms, such as the recently proposed sparse canonical correlation analysis algorithms. It also highlights the strengths and shortcomings of many standard and new dimensionality reduction algorithms for multi-label learning in a unified framework and illustrates how to apply multi-label dimensionality reduction algorithms to solve real-world problems in web page categorization, gene and protein function prediction, and other areas. The book develops a MATLAB toolbox for the efficient implementation of the algorithms, with the package available online. Using a case study of Drosophila gene expression pattern image annotation, it demonstrates how to apply multi-label dimensionality reduction algorithms to solve real-world problems. [D'après le résumé de l'éditeur] Note de contenu : A supplementary website provides a MATLAB® package for implementing popular dimensionality reduction algorithms En ligne : https://www.crcpress.com/Multi-Label-Dimensionality-Reduction/Sun-Ji-Ye/p/book/9 [...] Permalink : https://genes.bibli.fr/index.php?lvl=notice_display&id=125640 Multi-label dimensionality reduction [texte imprimé] / Liang Sun, ; Shuiwang Ji ; Jieping Ye . - Boca Raton, FL ; Londres : Chapman and Hall/CRC Press, 2014 . - XII-194 p. : fig., tabl. ; 25 cm. - (Chapman & Hall/CRC Machine learning & pattern recognition) .
ISBN : 978-1-4398-0615-9
Bibliogr. p. 167-189. Index
Langues : Anglais (eng)
Descripteurs : Algorithme mathématique , Apprentissage (Théorie) , Apprentissage automatique , Fouille de données , Logiciel mathématique GAUSS, Mathematica, Matlab...
Tags : MATLAB Index. décimale : 216 Statistique computationnelle Résumé : Similar to other data mining and machine learning tasks, multi-label learning suffers from dimensionality. An effective way to mitigate this problem is through dimensionality reduction, which extracts a small number of features by removing irrelevant, redundant, and noisy information. The data mining and machine learning literature currently lacks a unified treatment of multi-label dimensionality reduction that incorporates both algorithmic developments and applications. Addressing this shortfall, this book covers the methodological developments, theoretical properties, computational aspects, and applications of many multi-label dimensionality reduction algorithms. It explores numerous research questions, including: How to fully exploit label correlations for effective dimensionality reduction; How to scale dimensionality reduction algorithms to large-scale problems; How to effectively combine dimensionality reduction with classification; How to derive sparse dimensionality reduction algorithms to enhance model interpretability; How to perform multi-label dimensionality reduction effectively in practical applications. It provides a complete survey of multi-label learning and dimensionality reduction for multi-label learning; It describes existing dimensionality reduction algorithms, including canonical correlation analysis and partial least squares, and explores new developments of these traditional algorithms, such as the recently proposed sparse canonical correlation analysis algorithms. It also highlights the strengths and shortcomings of many standard and new dimensionality reduction algorithms for multi-label learning in a unified framework and illustrates how to apply multi-label dimensionality reduction algorithms to solve real-world problems in web page categorization, gene and protein function prediction, and other areas. The book develops a MATLAB toolbox for the efficient implementation of the algorithms, with the package available online. Using a case study of Drosophila gene expression pattern image annotation, it demonstrates how to apply multi-label dimensionality reduction algorithms to solve real-world problems. [D'après le résumé de l'éditeur] Note de contenu : A supplementary website provides a MATLAB® package for implementing popular dimensionality reduction algorithms En ligne : https://www.crcpress.com/Multi-Label-Dimensionality-Reduction/Sun-Ji-Ye/p/book/9 [...] Permalink : https://genes.bibli.fr/index.php?lvl=notice_display&id=125640 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité I006426 216 SUN Ouvrage Ensai 2. Statistique Sorti jusqu'au 30/06/2024 Multivariable calculus and Mathematica® / Kevin R. Coombes / Berlin ; Heidelberg (DEU) ; New York ; Bâle (CHE) : Springer (1998)
PermalinkPermalinkPermalinkPartial differential equation analysis in biomedical engineering / William E. Schiesser / Cambridge (GBR) ; West Nyack, NY : CUP. Cambridge University Press (2013)
PermalinkPartial differential equations with Mathematica / Dimitri D. Vvedensky / Boston, MA ; Reading, MA : Addison-Wesley (1992)
PermalinkA primer of ecology with R / M. Henry H. Stevens / Berlin ; Heidelberg (DEU) ; New York ; Bâle (CHE) : Springer (2009)
PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalinkSolving nonlinear equations with Newton's method / Carl T. Kelley / Philadelphie, PA : SIAM. Society for Industrial and Applied Mathematics (2003)
PermalinkStatistics and data analysis for microarrays using R and bioconductor / Sorin Drăghici / Boca Raton, FL ; Londres : Chapman and Hall/CRC Press (2012)
PermalinkStatistics for sport and exercise studies / Peter O'Donoghue / Londres ; New York ; Abingdon ; Oxon : Routledge (2012)
PermalinkStudent solutions manual for linear algebra / Fred Szabo / San Diego, CA ; New York : Harcourt Brace Jovanovich (2001)
PermalinkSymmetry analysis of differential equations with Mathematica / Gerd Baumann / Berlin ; Heidelberg (DEU) ; New York ; Bâle (CHE) : Springer (2000)
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