Луис

Таро за пределами основ, Более глубокое понимание значений карт, Луис Э., 2021.
    
   Энтони Луис — таролог с опытом более 30 лет, его книги являются бестселлерами по всему миру. «Таро за пределами основ» — книжная новинка, в которой он делится своими глубокими знаниями о символизме, заключенном в каждой из 78 карт колоды. Вместе с автором вы отследите историю возникновения и развития символических значений карт Таро, увидите, как они менялись, обрастали смысловыми нюансами. Эта уникальная информация обогатит вашу практику и выведет ее на новый уровень.
Несомненный интерес вызовут главы, посвященные применению астрологических знаний в толковании карточных раскладов. Вы узнаете, как связаны карты и знаки зодиака, как положение планет влияет на итог расклада, как Таро может помочь в чтении натальной карты и составлении индивидуального гороскопа. Материал преподносится таким образом, что будет понятен даже тем читателям, которые прежде не сталкивались с астрологией.
Особое внимание в книге уделено авторской интерпретации арканов в прямом и перевернутом положениях, подробно рассмотрены принципы чтения придворных и номерных арканов. На примере раскладов, которые Энтони Луис делал для своих клиентов, он показывает, как интуиция толкователя помогает лучше понимать ответы карт.
Благодаря этой книге новички и опытные тарологи получат максимум пользы от практики, независимо от того, какой колодой пользуются.

Построение систем машинного обучения на языке Python, Луис П.К., Вилли Р., 2016.

  Применение машинного обучения для лучшего понимания природы данных - умение, необходимое любому современному разработчику программ или аналитику. Python - замечательный язык для создания приложений машинного обучения. Благодаря своей динамичности он позволяет быстро производить разведочный анализ данных и экспериментировать с ними. Обладая первоклассным набором библиотек машинного обучения с открытым исходным кодом, Python дает возможность сосредоточиться на решаемой задаче и в то же время опробовать различные идеи.
Книга начинается с краткого введения в предмет машинного обучения и знакомства с библиотеками NumPy, SciРу, scikit-learn. Но довольно быстро авторы переходят к более серьезным проектам с реальными наборами данных, в частности, тематическому моделированию, анализу корзины покупок, облачным вычислениям и др.
Издание рассчитано на программистов, пишущих на Python и желающих узнать о построении систем машинного обучения и научиться извлекать из данных ценную информацию, необходимую для решения различных задач.