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    Editore: Vector Sigma, 2015

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    Editore: Vector Sigma, 2015

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    Editore: Vector SIGMA 3/19/2015, 2015

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    Editore: Vector Sigma, 2015

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    Editore: Vector Sigma 2015-03, 2015

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    1734467509 / 9781734467505

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    Editore: Vector SIGMA, 2020

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    Da: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Regno UnitoTHE SAINT BOOKSTORE

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    Editore: Vector Sigma Mär 2015, 2015

    9881389909 / 9789881389909

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    Da: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, GermaniaBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.

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    Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Learn q by building a real life application. Q Tips teaches you everything you need to know to build a fully functional CEP engine. Advanced topics include profiling an active kdb+ server, derivatives pricing and histogram charting. As each new topic is introduced, tips are highlighted to help you write better q. 314 pp. Englisch.…

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    9881389909 / 9789881389909

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    Da: Majestic Books, Hounslow, Regno UnitoMajestic Books

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    Editore: Vector Sigma, 2015

    9881389909 / 9789881389909

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    Da: Books Puddle, Woodside, NY, U.S.A.Books Puddle

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    9881389909 / 9789881389909

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    Da: Biblios, frankfurt am main, HESSE, GermaniaBiblios

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    Editore: Vector Sigma Jul 2020, 2020

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    Da: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, GermaniaBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.

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    Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Bring the power of machine learning to the fastest time-series database. Fun Q uses the powerful q programming language to implement many of the most famous machine-learning algorithms. Using a meticulously factored machine-learning library, each algorithm is broken into its basic building blocks and then rebuilt from scratch. Famous machine-learning data sets are used to motivate each chapter as advanced q idioms are introduced. Whether you are a data scientist who is new to q or a kdb+ administrator who is new to machine learning, you'll have fun learning how machine-learning algorithms can be implemented in the concise vector-functional language q. With nothing but the q binary, you'll be able to download data sets, generate plots in the q terminal and get progress-bar-style feedback as model parameters iteratively improve. In addition to being a functional introduction to machine learning algorithms in q, it is designed to be a fun introduction as well! 416 pp. Englisch.…