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Titre : Algorithmique : cours avec 957 exercices et 158 problèmes Titre original : Introduction to algorithms Type de document : texte imprimé Auteurs : Thomas H. Cormen, Auteur ; Charles E. Leiserson, Auteur ; Ronald L. Rivest, Auteur ; Clifford Stein, Auteur Mention d'édition : 3e éd. [avec compléments en ligne] Editeur : Malakoff (Hauts-de-Seine) - France : Dunod Année de publication : 2010 Collection : Sciences sup Sous-collection : Informatique Importance : XXIX-1188 p. Présentation : ill., couv. ill. en coul. Format : 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-10-054526-1 Note générale : Bibliogr. p. 1127-1150. Index Langues : Français (fre) Langues originales : Anglais (eng) Catégories : Algorithmes ; Algorithmes -- Manuels d'enseignement supérieur ; Algorithmes -- Problèmes et exercices ; Algorithmique ; Programmation (Informatique) ; Structures de données (Informatique) Index. décimale : 511.8 Algorithmique = Introduction to algorithms : cours avec 957 exercices et 158 problèmes [texte imprimé] / Thomas H. Cormen, Auteur ; Charles E. Leiserson, Auteur ; Ronald L. Rivest, Auteur ; Clifford Stein, Auteur . - 3e éd. [avec compléments en ligne] . - Malakoff (Hauts-de-Seine) - France (Malakoff (Hauts-de-Seine) - France) : Dunod, 2010 . - XXIX-1188 p. : ill., couv. ill. en coul. ; 24 cm. - (Sciences sup. Informatique) .
ISBN : 978-2-10-054526-1
Bibliogr. p. 1127-1150. Index
Langues : Français (fre) Langues originales : Anglais (eng)
Catégories : Algorithmes ; Algorithmes -- Manuels d'enseignement supérieur ; Algorithmes -- Problèmes et exercices ; Algorithmique ; Programmation (Informatique) ; Structures de données (Informatique) Index. décimale : 511.8 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 24123 511.8 ALGO C Livre Polytechnique Magasin Disponible
Titre : Algorithmique et programmation en Java Type de document : texte imprimé Auteurs : Granet, Vincent (1959-....), Auteur Editeur : Malakoff (Hauts-de-Seine) - France : Dunod Année de publication : c2018 Collection : Info sup Sous-collection : IUT, licences, écoles d'ingénieurs Importance : 1 vol. (XVIII-445 p.) Présentation : ill. ; couv. ill. en coul. Format : 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-10-078375-5 Prix : 29,90 € Note générale : Cours et exercices corrigés disponibles en ligne.
Bibliogr. p. 435-438. IndexLangues : Français (fre) Catégories : Algorithmes ; Algorithmes -- Manuels d'enseignement supérieur ; Algorithmes -- Problèmes et exercices ; Java (Langage de programmation) -- Manuels d'enseignement supérieur ; Java (Langage de programmation) -- Problèmes et exercices ; Programmation orientée objet (Informatique) Index. décimale : 005.13 3 Java Résumé : Cet ouvrage est destiné aux étudiants en informatique (IUT, L2, L3 et Ml) et à ceux qui sont en écoles d'ingénieurs. La connaissance de l'algorithmique et de la programmation est l'une des bases di métier et des compétences d'un informaticien. L'objectif de ce livre est de vous faire comprendre et assimiler des méthodes et des outils qui vous permettront de concevoir des programmes valides et fiables. Les 16 premiers chapitres enseignent la programmation impérative en s'appuyant sur une méthodologie objet et le langage Java. Les 11 derniers expliquent en détail les structures de données abstraites classiques (listes, graphes, arbres ...) et les algorithmes fondamentaux (recherche, tri ...). Les notions de cours dont illustrées par 211 exercices dont la plupart sont corrigés. -- 4e de couv Algorithmique et programmation en Java [texte imprimé] / Granet, Vincent (1959-....), Auteur . - Malakoff (Hauts-de-Seine) - France (Malakoff (Hauts-de-Seine) - France) : Dunod, c2018 . - 1 vol. (XVIII-445 p.) : ill. ; couv. ill. en coul. ; 24 cm. - (Info sup. IUT, licences, écoles d'ingénieurs) .
ISBN : 978-2-10-078375-5 : 29,90 €
Cours et exercices corrigés disponibles en ligne.
Bibliogr. p. 435-438. Index
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Catégories : Algorithmes ; Algorithmes -- Manuels d'enseignement supérieur ; Algorithmes -- Problèmes et exercices ; Java (Langage de programmation) -- Manuels d'enseignement supérieur ; Java (Langage de programmation) -- Problèmes et exercices ; Programmation orientée objet (Informatique) Index. décimale : 005.13 3 Java Résumé : Cet ouvrage est destiné aux étudiants en informatique (IUT, L2, L3 et Ml) et à ceux qui sont en écoles d'ingénieurs. La connaissance de l'algorithmique et de la programmation est l'une des bases di métier et des compétences d'un informaticien. L'objectif de ce livre est de vous faire comprendre et assimiler des méthodes et des outils qui vous permettront de concevoir des programmes valides et fiables. Les 16 premiers chapitres enseignent la programmation impérative en s'appuyant sur une méthodologie objet et le langage Java. Les 11 derniers expliquent en détail les structures de données abstraites classiques (listes, graphes, arbres ...) et les algorithmes fondamentaux (recherche, tri ...). Les notions de cours dont illustrées par 211 exercices dont la plupart sont corrigés. -- 4e de couv Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 36388 005.13 3 GRAN A Livre Polytechnique Libre Accès Disponible
Titre : Apprendre à programmer avec C et Python : DUT et licence 1 informatique, BTS services informatiques aux organisations ; cours et exercices corrigés Type de document : texte imprimé Auteurs : Violeta Felea (1976-....), Auteur ; Victor Felea (1943-....), Auteur ; Jean-Pierre Steen, Auteur Editeur : Paris [France] : Vuibert Année de publication : c2015 Importance : 1 vol. (401 p.) Présentation : ill., fig., couv. ill. en coul. Format : 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-311-40199-8 Prix : 34,90 EUR Note générale : "DUT et licence 1 informatique. BTS services informatiques aux organisations" -- Page couverture.
"Cours complet", "Algorithmes, codages, tests", "Problèmes intégralement résolus" et "Exercices d'approfondissement" -- Page couverture.
Bibliogr. 1 p. IndexLangues : Français (fre) Catégories : Algorithmes -- Manuels d'enseignement supérieur ; C (Langage de programmation) -- Manuels d'enseignement supérieur ; C (Langage de programmation) -- Problèmes et exercices ; Python (Langage de programmation) -- Manuels d'enseignement supérieur ; Python (Langage de programmation) -- Problèmes et exercices Index. décimale : 518.107 6 Résumé : "Destiné aux étudiants des premiers cycles de l’enseignement supérieur qui débutent dans le développement des applications informatiques, cet ouvrage aborde la pratique de deux langages de programmation, C et Python. Il comprend une synthèse de leur présentation, de nombreux problèmes résolus et des exercices d’approfondissement. La résolution des problèmes est traitée suivant le cycle de développement analyse – conception – codage. L’analyse du problème conduit à la conception d’un algorithme répondant aux exigences exprimées. Chaque solution algorithmique est proposée, dans chacun des deux langages."--Page 4 de la couv Note de contenu : Ch. 1. C et Python: fondements -- Ch. 2. Approche de programmation modulaire -- Ch. 3. Problèmes corrigés -- Ch. 4. Modélisation : exemples de jeux programmés -- Ch. 5. Exercices d’approfondissement Apprendre à programmer avec C et Python : DUT et licence 1 informatique, BTS services informatiques aux organisations ; cours et exercices corrigés [texte imprimé] / Violeta Felea (1976-....), Auteur ; Victor Felea (1943-....), Auteur ; Jean-Pierre Steen, Auteur . - Paris (France) : Vuibert, c2015 . - 1 vol. (401 p.) : ill., fig., couv. ill. en coul. ; 24 cm.
ISBN : 978-2-311-40199-8 : 34,90 EUR
"DUT et licence 1 informatique. BTS services informatiques aux organisations" -- Page couverture.
"Cours complet", "Algorithmes, codages, tests", "Problèmes intégralement résolus" et "Exercices d'approfondissement" -- Page couverture.
Bibliogr. 1 p. Index
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Catégories : Algorithmes -- Manuels d'enseignement supérieur ; C (Langage de programmation) -- Manuels d'enseignement supérieur ; C (Langage de programmation) -- Problèmes et exercices ; Python (Langage de programmation) -- Manuels d'enseignement supérieur ; Python (Langage de programmation) -- Problèmes et exercices Index. décimale : 518.107 6 Résumé : "Destiné aux étudiants des premiers cycles de l’enseignement supérieur qui débutent dans le développement des applications informatiques, cet ouvrage aborde la pratique de deux langages de programmation, C et Python. Il comprend une synthèse de leur présentation, de nombreux problèmes résolus et des exercices d’approfondissement. La résolution des problèmes est traitée suivant le cycle de développement analyse – conception – codage. L’analyse du problème conduit à la conception d’un algorithme répondant aux exigences exprimées. Chaque solution algorithmique est proposée, dans chacun des deux langages."--Page 4 de la couv Note de contenu : Ch. 1. C et Python: fondements -- Ch. 2. Approche de programmation modulaire -- Ch. 3. Problèmes corrigés -- Ch. 4. Modélisation : exemples de jeux programmés -- Ch. 5. Exercices d’approfondissement Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 35577 518.107 6 FELE A Livre Sciences Libre Accès Disponible
Titre : Introduction au machine learning Type de document : texte imprimé Auteurs : Azencott, Chloé-Agathe, Auteur Editeur : Malakoff (Hauts-de-Seine) - France : Dunod Année de publication : c2018 Collection : Sciences sup Sous-collection : Licence 3, master, écoles d'ingénieur Importance : 1 vol. (XI-227 p.) Présentation : ill., couv. ill. en coul. Format : 24 cm Prix : 24,90 € Note générale : Notes bibliogr. Index Langues : Français (fre) Catégories : Algorithmes -- Manuels d'enseignement supérieur ; Apprentissage automatique -- Manuels d'enseignement supérieur ; Données massives -- Gestion -- Manuels d'enseignement supérieur Index. décimale : 006.31 Résumé : La 4e de couv. indique : "Le Machine Learning est une discipline dont les outils puissants permettent aujourd'hui à de nombreux secteurs d'activité de réaliser des progrès spectaculaires grâce à l'exploitation de grands volumes de données. Le but de cet ouvrage est de vous fournir des bases solides sur les concepts et les algorithmes de ce domaine en plein essor. Il vous aidera à identifier les problèmes qui peuvent être résolus par une approche Machine Learning, à les formaliser, à identifier les algorithmes les mieux adaptés à chaque problème, à les mettre en oeuvre, et enfin à savoir évaluer les résultats obtenus. Les notions de cours sont illustrées et complétées par 86 exercices, tous corrigés." Note de contenu : Introduction -- Supervised learning -- Bayesian decision theory -- Parametric methods -- Multivariate methods -- Dimensionality reduction -- Clustering -- Nonparametric methods -- Decision trees -- Linear discrimination -- Multilayer perceptrons -- Local models -- Kernel machines -- Graphical models -- Hidden markov models -- Bayesian estimation -- Combining multiple learners -- Reinforcement learning -- Design and analysis of machine learning experiments Introduction au machine learning [texte imprimé] / Azencott, Chloé-Agathe, Auteur . - Malakoff (Hauts-de-Seine) - France (Malakoff (Hauts-de-Seine) - France) : Dunod, c2018 . - 1 vol. (XI-227 p.) : ill., couv. ill. en coul. ; 24 cm. - (Sciences sup. Licence 3, master, écoles d'ingénieur) .
24,90 €
Notes bibliogr. Index
Langues : Français (fre)
Catégories : Algorithmes -- Manuels d'enseignement supérieur ; Apprentissage automatique -- Manuels d'enseignement supérieur ; Données massives -- Gestion -- Manuels d'enseignement supérieur Index. décimale : 006.31 Résumé : La 4e de couv. indique : "Le Machine Learning est une discipline dont les outils puissants permettent aujourd'hui à de nombreux secteurs d'activité de réaliser des progrès spectaculaires grâce à l'exploitation de grands volumes de données. Le but de cet ouvrage est de vous fournir des bases solides sur les concepts et les algorithmes de ce domaine en plein essor. Il vous aidera à identifier les problèmes qui peuvent être résolus par une approche Machine Learning, à les formaliser, à identifier les algorithmes les mieux adaptés à chaque problème, à les mettre en oeuvre, et enfin à savoir évaluer les résultats obtenus. Les notions de cours sont illustrées et complétées par 86 exercices, tous corrigés." Note de contenu : Introduction -- Supervised learning -- Bayesian decision theory -- Parametric methods -- Multivariate methods -- Dimensionality reduction -- Clustering -- Nonparametric methods -- Decision trees -- Linear discrimination -- Multilayer perceptrons -- Local models -- Kernel machines -- Graphical models -- Hidden markov models -- Bayesian estimation -- Combining multiple learners -- Reinforcement learning -- Design and analysis of machine learning experiments Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 36398 006.31 AZEN I Livre Polytechnique Libre Accès Disponible
