We’ll start with simple scatter plots and histograms and move toward probit models to find out how to get the interpretation. Intermediate Quantitative Economics with Python is a book that delves into the world of technology, programming, and machine learning to provide readers with a deeper understanding of the process of technological evolution and its impact on humanity. The book focuses on the need to develop a personal paradigm for perceiving the technological process of developing modern knowledge, which can serve as the basis for the survival of humanity and the unity of people in a warring state. The book is structured around lectures on Python programming for economics and finance, with substantial sections on Machine Learning and Artificial Intelligence. It covers topics such as approximating unknown functions with known ones, neural networks, activation functions, backpropagation, and the chain rule of differential calculus. These concepts are introduced in an elementary manner, making them accessible to readers who may not have a strong background in these subjects. The book begins by exploring the example of a scalar x and y to introduce the basic components of a neuron, including activation functions and a network of neurons. It then moves on to "deep" neural networks, which compose a large number of functions organized into nodes of a graph. This section covers the relationship between width and depth in neural networks, as well as linear regression models for analyzing the relationship between multiple variables. Throughout the book, the author uses the Python package statsmodels to estimate, interpret, and visualize linear regression models. The book starts with simple scatter plots and histograms before moving on to more advanced topics such as probit models, providing readers with a comprehensive understanding of how to interpret and analyze these models.

Начнем с простых диаграмм рассеяния и гистограмм и перейдем к пробит-моделям, чтобы выяснить, как получить интерпретацию. Intermediate Quantitative Economics with Python - книга, которая углубляется в мир технологий, программирования и машинного обучения, чтобы дать читателям более глубокое понимание процесса технологической эволюции и его влияния на человечество. В центре внимания книги - необходимость выработки личностной парадигмы восприятия технологического процесса развития современных знаний, которые могут служить основой выживания человечества и единства людей в воюющем государстве. Книга построена вокруг лекций по программированию на Python для экономики и финансов, с существенными разделами по машинному обучению и искусственному интеллекту. Она охватывает такие темы, как аппроксимация неизвестных функций известными, нейронные сети, функции активации, обратное распространение и цепное правило дифференциального исчисления. Эти понятия вводятся элементарно, делая их доступными для читателей, которые могут не иметь сильного бэкграунда в этих предметах. Книга начинается с изучения примера скаляра x и y, чтобы представить основные компоненты нейрона, включая функции активации и сеть нейронов. Затем он переходит к «глубоким» нейронным сетям, которые составляют большое количество функций, организованных в узлы графа. Этот раздел охватывает взаимосвязь между шириной и глубиной в нейронных сетях, а также модели линейной регрессии для анализа взаимосвязи между несколькими переменными. На протяжении всей книги автор использует статсмодели пакета Python для оценки, интерпретации и визуализации моделей линейной регрессии. Книга начинается с простых графиков рассеяния и гистограмм, прежде чем перейти к более продвинутым темам, таким как пробит-модели, предоставляя читателям исчерпывающее понимание того, как интерпретировать и анализировать эти модели.

Commençons par de simples diagrammes de dispersion et histogrammes et passons aux modèles de perforation pour trouver comment obtenir une interprétation. Intermediate Quantitive Economics with Python est un livre qui explore le monde de la technologie, de la programmation et de l'apprentissage automatique pour donner aux lecteurs une meilleure compréhension du processus d'évolution technologique et de son impact sur l'humanité. L'accent est mis sur la nécessité D'élaborer un paradigme personnel de perception du processus technologique du développement des connaissances modernes, qui peut servir de base à la survie de L'humanité et à L'unité des gens dans un État en guerre. livre est construit autour de conférences de programmation sur Python pour l'économie et la finance, avec des sections importantes sur l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle. Il couvre des sujets tels que l'approximation de fonctions inconnues connues, les réseaux neuronaux, les fonctions d'activation, la propagation inverse et la règle de chaîne du calcul différentiel. Ces concepts sont introduits de manière élémentaire, ce qui les rend accessibles aux lecteurs qui peuvent ne pas avoir un fort background dans ces sujets. livre commence par l'étude de l'exemple du scalaire x et y pour présenter les principaux composants du neurone, y compris les fonctions d'activation et le réseau de neurones. Il passe ensuite aux réseaux neuronaux "profonds'qui constituent un grand nombre de fonctions organisées en nœuds du graphe. Cette section traite de la relation entre la largeur et la profondeur dans les réseaux neuronaux, ainsi que des modèles de régression linéaire pour analyser la relation entre plusieurs variables. Tout au long du livre, l'auteur utilise les statsmodels du paquet Python pour évaluer, interpréter et visualiser les modèles de régression linéaire. livre commence par de simples graphiques de dispersion et des histogrammes avant de passer à des sujets plus avancés tels que les modèles de perforation, fournissant aux lecteurs une compréhension exhaustive de la façon d'interpréter et d'analyser ces modèles.

Comencemos con diagramas de dispersión y histogramas simples y vayamos a los modelos de perforación para averiguar cómo obtener la interpretación. Intermediate Quantitative Economics with Python es un libro que profundiza en el mundo de la tecnología, la programación y el aprendizaje automático para dar a los lectores una comprensión más profunda del proceso de evolución tecnológica y su impacto en la humanidad. libro se centra en la necesidad de generar un paradigma personal para percibir el proceso tecnológico del desarrollo del conocimiento moderno, que pueda servir de base para la supervivencia de la humanidad y la unidad de las personas en un Estado en guerra. libro está construido alrededor de conferencias de programación en Python para economía y finanzas, con secciones esenciales sobre aprendizaje automático e inteligencia artificial. Abarca temas como la aproximación de funciones desconocidas por los conocidos, las redes neuronales, las funciones de activación, la propagación inversa y la regla en cadena del cálculo diferencial. Estos conceptos se introducen elementalmente, haciéndolos accesibles a los lectores que pueden no tener un trasfondo fuerte en estos temas. libro comienza estudiando el ejemplo del escalar x e y para presentar los componentes principales de la neurona, incluyendo las funciones de activación y la red neuronal. Luego pasa a las redes neuronales «profundas», que constituyen un gran número de funciones organizadas en nodos de grafo. Esta sección abarca la relación entre ancho y profundidad en las redes neuronales, así como los modelos de regresión lineal para analizar la relación entre varias variables. A lo largo del libro, el autor utiliza modelos estáticos del paquete Python para evaluar, interpretar y visualizar modelos de regresión lineal. libro comienza con simples gráficos de dispersión y histogramas antes de pasar a temas más avanzados, como los modelos de perforación, proporcionando a los lectores una comprensión exhaustiva de cómo interpretar y analizar estos modelos.

Comecemos com diagramas simples de dispersão e histogramas e vamos aos modelos de perfuração para descobrir como obter a interpretação. O Intermediate Quantitative Economics with Python é um livro que se aprofunda no mundo da tecnologia, programação e aprendizagem de máquinas para dar aos leitores uma compreensão mais profunda do processo de evolução tecnológica e seus efeitos na humanidade. O foco do livro é a necessidade de estabelecer um paradigma pessoal para a percepção do processo tecnológico de desenvolvimento do conhecimento moderno, que possa servir de base para a sobrevivência da humanidade e a unidade das pessoas num estado em guerra. O livro é construído em torno de palestras sobre programação em Python para economia e finanças, com seções substanciais sobre aprendizagem de máquinas e inteligência artificial. Ele abrange temas como apropriação de funções desconhecidas conhecidas, redes neurais, funções de ativação, distribuição inversa e regra em cadeia de cálculo diferencial. Estes conceitos são introduzidos de forma básica, tornando-os acessíveis aos leitores que podem não ter um background forte nesses itens. O livro começa estudando um exemplo de escalar x e y para apresentar os principais componentes do neurônio, incluindo funções de ativação e rede de neurônios. Depois, passa a ter redes neurais «profundas», que constituem um grande número de funções organizadas em nódulos de grafo. Esta seção inclui a relação entre largura e profundidade nas redes neurais e modelos de regressão linear para analisar a relação entre várias variáveis. Ao longo do livro, o autor usa o pacote Python para avaliar, interpretar e visualizar modelos de regressão linear. O livro começa com gráficos simples de dispersão e histogramas antes de seguir para temas mais avançados, como modelos de perfuração, oferecendo aos leitores uma compreensão exaustiva de como interpretar e analisar esses modelos.

Iniziamo con diagrammi semplici di dispersione e istogrammi e passiamo ai modelli di perforazione per capire come ottenere l'interpretazione. Intermediate Quantity Economics with Python è un libro che approfondisce il mondo della tecnologia, della programmazione e dell'apprendimento automatico per fornire ai lettori una migliore comprensione dell'evoluzione tecnologica e del suo impatto sull'umanità. Al centro del libro c'è la necessità di sviluppare un paradigma personale per la percezione del processo tecnologico di sviluppo della conoscenza moderna, che possa essere la base della sopravvivenza dell'umanità e dell'unità umana in uno stato in guerra. Il libro è costruito intorno a lezioni di programmazione su Python per l'economia e la finanza, con sezioni sostanziali sull'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale. Include argomenti quali l'approssimazione di funzioni sconosciute conosciute, le reti neurali, le funzioni di attivazione, la diffusione inversa e la regola di calcolo differenziale a catena. Questi concetti vengono introdotti in modo elementare, rendendoli accessibili ai lettori che potrebbero non avere un forte background in questi oggetti. Il libro inizia studiando un esempio di scalare x e y per presentare i componenti principali del neurone, incluse le funzioni di attivazione e la rete di neuroni. Poi passa alle reti neurali «profonde», che costituiscono un gran numero di funzioni organizzate nei nodi del grafico. Questa sezione comprende la relazione tra larghezza e profondità nelle reti neurali e il modello di regressione lineare per analizzare la relazione tra più variabili. Per tutta la durata del libro, l'autore utilizza gli schemi del pacchetto Python per valutare, interpretare e visualizzare i modelli di regressione lineare. Il libro inizia con semplici grafici di dispersione e istogrammi, prima di passare a temi più avanzati come i modelli di perforazione, fornendo ai lettori una conoscenza completa di come interpretare e analizzare questi modelli.

Beginnen wir mit einfachen Streudiagrammen und Histogrammen und gehen wir zu den Probit-Modellen, um herauszufinden, wie man eine Interpretation erhält. Intermediate Quantitative Economics with Python ist ein Buch, das in die Welt der Technologie, Programmierung und des maschinellen rnens eintaucht, um den sern ein tieferes Verständnis des technologischen Evolutionsprozesses und seiner Auswirkungen auf die Menschheit zu vermitteln. Im Mittelpunkt des Buches steht die Notwendigkeit, ein persönliches Paradigma für die Wahrnehmung des technologischen Prozesses der Entwicklung des modernen Wissens zu entwickeln, das als Grundlage für das Überleben der Menschheit und die Einheit der Menschen in einem kriegführenden Staat dienen kann. Das Buch basiert auf Python-Programmiervorträgen für Wirtschaft und Finanzen mit wesentlichen Abschnitten zu maschinellem rnen und künstlicher Intelligenz. Es behandelt Themen wie die Annäherung unbekannter Funktionen an bekannte, neuronale Netze, Aktivierungsfunktionen, die umgekehrte Ausbreitung und die Kettenregel der Differentialrechnung. Diese Konzepte werden elementar eingeführt und machen sie sern zugänglich, die in diesen Fächern möglicherweise keinen starken Hintergrund haben. Das Buch beginnt mit der Untersuchung des x- und y-Skalars, um die Hauptkomponenten des Neurons vorzustellen, einschließlich der Aktivierungsfunktionen und des neuronalen Netzwerks. Dann geht es zu den „tiefen“ neuronalen Netzen, die eine große Anzahl von Funktionen bilden, die in Graphenknoten organisiert sind. Dieser Abschnitt behandelt die Beziehung zwischen Breite und Tiefe in neuronalen Netzen sowie lineare Regressionsmodelle zur Analyse der Beziehung zwischen mehreren Variablen. Während des gesamten Buches verwendet der Autor die Statsmodelle des Python-Pakets, um lineare Regressionsmodelle zu bewerten, zu interpretieren und zu visualisieren. Das Buch beginnt mit einfachen Streudiagrammen und Histogrammen, bevor es zu fortgeschritteneren Themen wie Probit-Modellen geht und den sern ein umfassendes Verständnis dafür vermittelt, wie diese Modelle zu interpretieren und zu analysieren sind.

Zacznijmy od prostych schematów scatter i histogramów i przejdźmy do modeli probit, aby dowiedzieć się, jak uzyskać interpretację. Pośrednia ekonomia ilościowa z Pythonem to książka, która zagłębia się w świat technologii, programowania i uczenia maszynowego, aby zapewnić czytelnikom głębsze zrozumienie procesu ewolucji technologicznej i jej wpływu na ludzkość. Tematem książki jest potrzeba opracowania osobistego paradygmatu postrzegania technologicznego procesu rozwoju nowoczesnej wiedzy, który może służyć jako podstawa do przetrwania ludzkości i jedności ludzi w stanie wojującym. Książka jest zorganizowana wokół wykładów na temat programowania Pythona dla ekonomii i finansów, z istotnymi sekcjami na temat uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji. Obejmuje ona takie tematy jak zbliżenie nieznanych funkcji przez znane, sieci neuronowe, funkcje aktywacyjne, backpropagation oraz reguła łańcuchowa obliczeń różnicowych. Koncepcje te są wprowadzane w prosty sposób, dzięki czemu są dostępne dla czytelników, którzy mogą nie mieć silnego tła w tych tematach. Książka rozpoczyna się od zbadania przykładu skalaru x i y, aby reprezentować główne składniki neuronu, w tym funkcje aktywacyjne i sieć neuronów. Następnie przenosi się do „głębokich” sieci neuronowych, które tworzą dużą liczbę funkcji zorganizowanych w węzły wykresowe. Sekcja ta obejmuje relację między szerokością i głębokością w sieciach neuronowych oraz modele regresji liniowej w celu analizy zależności między wieloma zmiennymi. W całej książce autor wykorzystuje modele stat pakietu Python do oceny, interpretacji i wizualizacji modeli regresji liniowej. Książka rozpoczyna się od prostych scatter działek i histogramów przed przejściem do bardziej zaawansowanych tematów, takich jak modele probit, zapewniając czytelnikom kompleksowe zrozumienie, jak interpretować i analizować te modele.

בואו נתחיל עם דיאגרמות פיזור והיסטוגרמות פשוטות ולעבור למודלים של פרוביט כלכלה כמותית בינונית עם פייתון (באנגלית: Intermediative Quantiative Economics with Python) הוא ספר המתעמק בעולם הטכנולוגיה, התכנות והמכונה הלומד לתת לקוראים הבנה עמוקה יותר של תהליך האבולוציה הטכנולוגית והשפעתה על האנושות. עיקרו של הספר הוא הצורך לפתח פרדיגמה אישית לתפיסה של התהליך הטכנולוגי של התפתחות הידע המודרני, אשר יכול לשמש בסיס להישרדות האנושות ולאחדות בני האדם במדינה לוחמת. הספר בנוי סביב הרצאות על תכנות פייתון לכלכלה ופיננסים, עם קטעים משמעותיים על למידת מכונה ובינה מלאכותית. הוא מכסה נושאים כמו קירוב של פונקציות לא ידועות על ידי רשתות עצביות ידועות, פונקציות הפעלה, גיבוב לאחור, וכלל השרשרת של חשבון דיפרנציאלי. מושגים אלה מוצגים בדרך פשוטה, מה שהופך אותם נגישים לקוראים שאולי אין להם רקע חזק בנושאים אלה. הספר מתחיל על ידי בחינת דוגמה של סקלר X ו Y כדי לייצג את המרכיבים העיקריים של נוירון, כולל פונקציות הפעלה ורשת של נוירונים. לאחר מכן הוא עובר לרשתות עצביות ”עמוקות”, שמרכיבות מספר רב של פונקציות המאורגנות לצמתים גרפיים. קטע זה מכסה את הקשר בין רוחב לעומק ברשתות עצביות, ומודלים של רגרסיה ליניארית כדי לנתח את היחסים בין מספר משתנים. לאורך הספר, המחבר משתמש במודלים stat חבילת פייתון כדי להעריך, לפרש ולדמיין מודלים של רגרסיה ליניארית. הספר מתחיל בעלילות פיזור והיסטוגרמות פשוטות לפני שהוא עובר לנושאים מתקדמים יותר כמו מודלים של פרוביט, ומספק לקוראים הבנה מקיפה כיצד לפרש ולנתח מודלים אלה.''

Basit dağılım diyagramları ve histogramlarla başlayalım ve bir yorumun nasıl elde edileceğini bulmak için probit modellerine geçelim. Python ile Orta Kantitatif Ekonomi, okuyuculara teknolojik evrim süreci ve insanlık üzerindeki etkisi hakkında daha derin bir anlayış kazandırmak için teknoloji, programlama ve makine öğrenimi dünyasına giren bir kitaptır. Kitabın odak noktası, modern bilginin gelişiminin teknolojik sürecinin algılanması için, insanlığın hayatta kalması ve savaşan bir devlette insanların birliği için temel teşkil edebilecek kişisel bir paradigma geliştirme ihtiyacıdır. Kitap, ekonomi ve finans için Python programlama dersleri etrafında, makine öğrenimi ve yapay zeka üzerine önemli bölümlerle yapılandırılmıştır. Bilinmeyen fonksiyonların bilinenler tarafından yaklaştırılması, sinir ağları, aktivasyon fonksiyonları, geri tepme ve diferansiyel hesabın zincir kuralı gibi konuları kapsar. Bu kavramlar basit bir şekilde tanıtılır ve bu konularda güçlü bir geçmişe sahip olmayan okuyucular için erişilebilir hale getirilir. Kitap, aktivasyon fonksiyonları ve bir nöron ağı da dahil olmak üzere bir nöronun ana bileşenlerini temsil etmek için skaler bir x ve y örneğini inceleyerek başlar. Daha sonra, grafik düğümleri halinde düzenlenmiş çok sayıda işlevi oluşturan "derin" sinir ağlarına geçer. Bu bölüm, sinir ağlarında genişlik ve derinlik arasındaki ilişkiyi ve çoklu değişkenler arasındaki ilişkiyi analiz etmek için doğrusal regresyon modellerini kapsar. Kitap boyunca yazar, doğrusal regresyon modellerini değerlendirmek, yorumlamak ve görselleştirmek için Python paket stat modellerini kullanır. Kitap, probit modelleri gibi daha ileri konulara geçmeden önce basit dağılım grafikleri ve histogramlarla başlar ve okuyuculara bu modellerin nasıl yorumlanacağı ve analiz edileceği konusunda kapsamlı bir anlayış sağlar.

لنبدأ بمخططات مبعثرة بسيطة ورسوم هيستوغرافية وننتقل إلى نماذج الاحتمالات لمعرفة كيفية الحصول على تفسير. الاقتصاد الكمي الوسيط مع بايثون هو كتاب يتعمق في عالم التكنولوجيا والبرمجة والتعلم الآلي لمنح القراء فهمًا أعمق لعملية التطور التكنولوجي وتأثيرها على البشرية. ينصب تركيز الكتاب على الحاجة إلى تطوير نموذج شخصي لتصور العملية التكنولوجية لتطوير المعرفة الحديثة، والتي يمكن أن تكون بمثابة أساس لبقاء البشرية ووحدة الناس في دولة متحاربة. الكتاب منظم حول محاضرات حول برمجة بايثون للاقتصاد والتمويل، مع أقسام كبيرة عن التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. ويغطي موضوعات مثل تقريب الوظائف غير المعروفة من قبل تلك المعروفة، والشبكات العصبية، ووظائف التنشيط، والتكاثر الخلفي، وقاعدة سلسلة التفاضل والتكامل. يتم تقديم هذه المفاهيم بطريقة بسيطة، مما يجعلها في متناول القراء الذين قد لا يكون لديهم خلفية قوية في هذه الموضوعات. يبدأ الكتاب بفحص مثال على القياس القياسي x و y لتمثيل المكونات الرئيسية للخلايا العصبية، بما في ذلك وظائف التنشيط وشبكة من الخلايا العصبية. ثم ينتقل إلى الشبكات العصبية «العميقة»، والتي تشكل عددًا كبيرًا من الوظائف المنظمة في عقد الرسم البياني. يغطي هذا القسم العلاقة بين العرض والعمق في الشبكات العصبية، ونماذج الانحدار الخطي لتحليل العلاقة بين المتغيرات المتعددة. في جميع أنحاء الكتاب، يستخدم المؤلف نماذج بايثون الإحصائية لتقييم وتفسير وتصور نماذج الانحدار الخطي. يبدأ الكتاب بمخططات مبعثرة بسيطة ورسوم هيستوغرافية قبل الانتقال إلى موضوعات أكثر تقدمًا مثل نماذج الاحتمالات، مما يوفر للقراء فهمًا شاملاً لكيفية تفسير وتحليل هذه النماذج.

간단한 산란 다이어그램과 히스토그램으로 시작하여 해석을 얻는 방법을 알아 내기 위해 프로빗 모델로 넘어갑시다. Python을 사용한 중간 양적 경제학은 기술, 프로그래밍 및 기계 학습의 세계를 탐구하여 독자들에게 기술 진화 과정과 인류에 미치는 영향에 대해 더 깊이 이해할 수있는 책입니다. 이 책의 초점은 현대 지식 개발의 기술 과정에 대한 인식을위한 개인적인 패러다임을 개발할 필요가 있으며, 이는 인류의 생존과 전쟁 상태에있는 사람들의 통일의 기초가 될 수 있습니다. 이 책은 머신 러닝 및 인공 지능에 대한 실질적인 섹션과 함께 경제 및 금융을위한 파이썬 프로그래밍에 대한 강의를 중심으로 구성 알려진 함수에 의한 알려지지 않은 함수의 근사, 신경망, 활성화 함수, 역 전파 및 미분 미적분학의 연쇄 규칙과 같은 주제를 다룹니다. 이러한 개념은 간단한 방식으로 도입되어 이러한 주제에 대해 강력한 배경 지식이없는 독자가 액세스 할 수 있습니다. 이 책은 활성화 기능과 뉴런 네트워크를 포함하여 뉴런의 주요 구성 요소를 나타 내기 위해 스칼라 x와 y의 예를 검토하는 것으로 시작합니다. 그런 다음 "깊은" 신경망으로 이동하여 그래프 노드로 구성된 많은 기능을 구성합니다. 이 섹션은 신경망의 너비와 깊이 사이의 관계와 여러 변수 간의 관계를 분석하기위한 선형 회귀 모델을 다룹니다. 책 전체에서 저자는 파이썬 패키지 통계 모델을 사용하여 선형 회귀 모델을 평가, 해석 및 시각화합니다. 이 책은 간단한 산란 플롯과 히스토그램으로 시작하여 프로 빗 모델과 같은 고급 주제로 넘어 가서 독자들에게 이러한 모델을 해석하고 분석하는 방법에 대한 포괄적 인 이해를 제공합니다.

簡単な散布図とヒストグラムから始めて、解釈を取得する方法を把握するためにプロビットモデルに移動しましょう。Pythonとの中間量的経済学は、技術、プログラミング、機械学習の世界を掘り下げて、技術進化の過程と人類への影響についての理解を深める本です。本書の焦点は、人類の生存と戦争状態における人々の団結の基礎となる現代の知識の発展の技術的プロセスの認識のための個人的なパラダイムを開発する必要性である。この本は、経済と金融のためのPythonプログラミングに関する講義を中心に構成されており、機械学習と人工知能に関する実質的なセクションがあります。既知の関数による未知の関数の近似、ニューラルネットワーク、活性化関数、バックプロパゲーション、微分積分の連鎖定理などのトピックをカバーしています。これらの概念は簡単な方法で導入され、これらの主題に強い背景を持っていないかもしれない読者にアクセス可能になります。この本は、活性化関数やニューロンのネットワークを含むニューロンの主要成分を表すスカラーxとyの例を調べることから始まる。その後「、深い」ニューラルネットワークに移動し、グラフノードに整理された多数の機能を構成します。このセクションでは、ニューラルネットワークの幅と奥行きの関係、および複数の変数間の関係を分析する線形回帰モデルについて説明します。著者は本書全体を通して、線形回帰モデルを評価、解釈、視覚化するためにPythonパッケージスタットモデルを使用しています。本は、プロビットモデルなどのより高度なトピックに移動する前に、単純な散乱プロットとヒストグラムで始まり、読者にこれらのモデルを解釈して分析する方法についての包括的な理解を提供します。