Taşınabilir belge biçimi (PDF), birçok platformdan hangisine ve bu belgenin hangi uygulamada oluşturulduğuna bakılmaksızın, yazı tiplerini, görüntüleri ve orijinal belgenin düzenini kaydetmenize izin veren evrensel bir dosya biçimidir, bu kitapların depolanması için idealdir Inference and Learning from Data tarafından Ali H. Sayed. Adobe PDF formatı, Inference and Learning from Data gibi güvenli bir şekilde korunan elektronik belgelerin ve antetli kağıtların ve kitapların çoğaltılması ve değiştirilmesi alanında tanınan küresel standart olarak kabul edilir. Adobe PDF dosyaları küçük ve bağımsızdır; ücretsiz Adobe Reader® yazılımı ile birlikte çalışma, görüntüleme ve yazdırma olanağı sunar. Adobe PDF biçiminin yayınlama ve yazdırma işlemlerinde kullanılması haklıdır, bu nedenle Inference and Learning from Data kitabını bu biçimde indirmenizi öneririz. Adobe PDF'nin birleştirilmiş (kompozit) bir düzeni kaydetme yeteneği sayesinde, yazdırma personelinin bunlardan test baskılarını görüntüleyebileceği, düzenleyebileceği, sıralayabileceği ve alabileceği kompakt ve güvenilir dosyalar oluşturabilirsiniz. Ayrıca, teknolojik işlemin öngördüğü anda, matbaa dosyayı doğrudan görüntü toplama cihazına gönderebilir ve son işlemeye devam edebilir: baskı öncesi kontrolleri gerçekleştirebilir, yakalayabilir, şeritleri indirebilir veya renk ayrımı yapabilir. Belgeyi PDF formatında kaydederek PDF / X standardına uygun bir dosya oluşturabilirsiniz. PDF / X formatı (taşınabilir belge değişim formatı), yazdırmada zorluklara neden olabilecek birçok renk verisi, yazı tipi ve bindirme kombinasyonunun kullanılmasına izin vermeyen Adobe PDF'nin bir çeşididir. PDF dosyaları baskı öncesi yayınlar için dijital orijinal olarak kullanıldığında, hem düzeni oluşturma aşamasında hem de fotoğraf çıktısı amacıyla (yazılım ve çıktı aygıtları PDF / X formatıyla çalışabiliyorsa) bir PDF / X belgesi oluşturulmalıdır. Inference and Learning from Data kitabındaki çizimlerin parlaklığı için. PDF / X standartları hakkında. PDF / X standartları Uluslararası Standartlar Örgütü (ISO) tarafından onaylanmıştır. Grafik veri alışverişi için geçerlidir. Dönüştürme sırasında PDF dosyasının belirtilen standarda uygunluğu kontrol edilir. PDF belgesi seçilen ISO standardına uymuyorsa, dönüştürmeyi iptal etme ve dönüştürmeye devam etme arasında seçim yapmanızı sağlayan bir mesaj görüntülenir; bu durumda standart olmayan bir dosya oluşturulur. Yayıncılık ve baskıda en yaygın kullanılan çeşitli PDF / X çeşitleridir: PDF / X-1a, PDF / X-3 ve PDF / X-4.
| Yazar | Ali H. Sayed |
|---|---|
| Yayın Evi | Cambridge University Press |
| Dil | İngilizce |
Additional Contributors Almanca Kolektif İngilizce Rusça Fransızca Emily Grace J B SBoon İspanyolca J Saosa Türkçe Gale, U.S. Supreme Court Records Book on Demand Ltd. CreateSpace Independent Publishing Platform Leopold Classic Library ICON Group International, Inc. Independently published Icon Group International
Inference and Learning from Data
| Yazar | Ali H. Sayed |
|---|---|
| İsbn 10 | 1009218107 |
| İsbn 13 | 978-1009218108 |
| Yayın Evi | Cambridge University Press |
| Dil | İngilizce |
| Boyutlar ve boyutlar | 18 x 12 x 25.5 cm |
| tarafından gönderildi | 30 Nisan 2023 |
Alandaki bir dünya otoritesi tarafından ilgi çekici ve titiz bir tarzda yazılan bu olağanüstü üç ciltlik çalışma, veri odaklı öğrenme ve çıkarımda çağdaş yöntemleri destekleyen matematiksel ve istatistiksel tekniklerin tam yelpazesine erişilebilir, kapsamlı bir giriş sağlar. İlk cilt, Foundations, çıkarım ve öğrenme konularını belirler ve okuyucuları pratik uygulamalarını incelemeye hazırlar. İkinci cilt olan Inference, okuyuculara bilinmeyen değişkenleri ve miktarları çıkarmak için en yeni teknikler sunar. Son cilt olan Öğrenme, son teknoloji öğrenme yöntemlerine titiz bir giriş sağlar. 1280'den fazla bölüm sonu sorunu (eğitmenler için çözümler dahil), 600'den fazla figür, 470'den fazla çözülmüş örnek, veri kümesi ve indirilebilir Matlab kodu ile öğrenci anlayışını güçlendirmek için üç cilt boyunca tutarlı bir yapı ve pedagoji kullanılmıştır. Ölçeği ve derinliği açısından benzersiz olan bu ders kitabı dizisi, sinyal işleme, makine öğrenimi, istatistiksel analiz, veri bilimi ve çıkarım gibi birçok derste erken kariyer araştırmacıları ve lisansüstü öğrenciler için idealdir.
