Каримов

Технология, Учебник для учащихся 8 классов школ общего среднего образования, Тахиров У.О., Каримов И., Махсимова М.М., 2019

Технология, Учебник для учащихся 8 классов школ общего среднего образования, Тахиров У.О., Каримов И., Махсимова М.М., 2019.

Учебник, который вы держите в руках, играет важную роль в вашей будущей жизни, и знания, почерпнутые из нею, будут важны при подготовке к вашей практической трудовой деятельности, а также поможет вам в правильном выборе интересующей вас специальности.

Технология, Учебник для учащихся 8 классов школ общего среднего образования, Тахиров У.О., Каримов И., Махсимова М.М., 2019
Скачать и читать Технология, Учебник для учащихся 8 классов школ общего среднего образования, Тахиров У.О., Каримов И., Махсимова М.М., 2019
 

Технология, Учебник для 8 класса школ общего среднего образования, Тахиров У.О., Каримов И., Махсимова М.М., 2019

Технология, Учебник для 8 класса школ общего среднего образования, Тахиров У.О., Каримов И., Махсимова М.М., 2019.


Рекомендован Министерством народного образования Республики Узбекистан.

Технология, Учебник для 8 класса школ общего среднего образования, Тахиров У.О., Каримов И., Махсимова М.М., 2019
Скачать и читать Технология, Учебник для 8 класса школ общего среднего образования, Тахиров У.О., Каримов И., Махсимова М.М., 2019
   

Методы обработки многомерных данных и временных рядов, Большаков А.А., Каримов Р.Н., 2007

Методы обработки многомерных данных и временных рядов, Большаков А.А., Каримов Р.Н., 2007.

Рассмотрены основные методы обработки многомерных экспериментальных данных объектов числовой и нечисловой природы, разведочный анализ и представление данных. Приведено систематическое описание следующих методов многомерной статистической обработки: анализ главных компонент; каноническая корреляция; дискретно-косинусное преобразование и вейвлет-анализ: дискриминантный и факторный анализы: а также анализ соответствий и многомерное метрическое и неметрическое шкалирование. Изложены современные методы сингулярного разложения и вейвлет-анализа, используемые для обработки многокомпонентных временных рядов. Пособие иллюстрировано тщательно подобранными примерами, в том числе взятыми авторами из многолетней собственной практики решения реальных задач. Для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлению подготовки 230100 (654600) - «Информатика и вычислительная техника», магистерской программе 550209 - «Автоматизация научных исследований, испытаний и эксперимента» направления 550200 - «Автоматизация и управление», будет полезна преподавателям, научным работникам, аспирантам.

Методы обработки многомерных данных и временных рядов, Большаков А.А., Каримов Р.Н., 2007
Скачать и читать Методы обработки многомерных данных и временных рядов, Большаков А.А., Каримов Р.Н., 2007