Наука о данных. Базовый курс - [50]

Шрифт
Интервал

Harkness, Timandra. 2016. Big Data: Does Size Matter? Bloomsbury Sigma.

‹23›. Gorner, Jeremy. 2013. «Chicago Police Use Heat List as Strategy to Prevent Violence.» Tribunedigital-Chicagotribune. August 21. http://articles.chicagotribune.com/2013-0821/news/ct-met-heat-list-20130821_1_chicago-police-commander-andrew-papachristosheat-list.

‹24›. Saunders, Jessica, Priscillia Hunt, and John S. Hollywood. 2016. «Predictions Put into Practice: A Quasi-Experimental Evaluation of Chicago’s Predictive Policing Pilot.» Journal of Experimental Criminology 12 (3): 347–71. doi:10.1007/s11292-016-9272-0.

‹25›. Saunders, Jessica, Priscillia Hunt, and John S. Hollywood. 2016. «Predictions Put into Practice: A Quasi-Experimental Evaluation of Chicago’s Predictive Policing Pilot.» Journal of Experimental Criminology 12 (3): 347–71. doi:10.1007/s11292-016-9272-0.

‹26›. Rhee, Nissa. 2016. «Study Casts Doubt on Chicago Police’s Secretive ‘Heat List.’» Chicago Magazine. August 17. http://www.chicagomag.com/city-life/August-2016/ChicagoPolice-Data.

‹27›. Gorner, Jeremy. 2013. «Chicago Police Use Heat List as Strategy to Prevent Violence.» Tribunedigital-Chicagotribune. August 21. http://articles.chicagotribune.com/2013-0821/news/ct-met-heat-list-20130821_1_chicago-police-commander-andrew-papachristosheat-list.

‹28›. Dokoupil, Tony. 2013. «‘Small World of Murder’: As Homicides Drop, Chicago Police Focus on Social Networks of Gangs.» NBC News. December 17. http://www.nbcnews.com/news/other/small-world-murder-homicides-drop-chicagopolice-focus-social-networks-f2D11758025.

‹29›. Baldridge, Jason. 2015. «Machine Learning And Human Bias: An Uneasy Pair.» TechCrunch. http://social.techcrunch.com/2015/08/02/machine-learning-and-human-bias-an-uneasypair.

‹30›. Berk, Richard A., and Justin Bleich. 2013. «Statistical Procedures for Forecasting Criminal Behavior.» Criminology & Public Policy 12 (3): 513–544.

‹31›. Barry-Jester, Anna Maria, Ben Casselman, and Dana Goldstein. 2015. «Should Prison Sentences Be Based On Crimes That Haven’t Been Committed Yet?» FiveThirtyEight. August 4. https://fivethirtyeight.com/features/prison-reform-risk-assessment/.

‹32›. Kitchin, Rob. 2014b. «The Real-Time City? Big Data and Smart Urbanism.» GeoJournal 79 (1): 1–14. doi:10.1007/s10708-013-9516-8.

‹33›. Innes, Martin. 2001. «Control Creep.» Sociological Research Online 6 (3). https://ideas.repec.org/a/sro/srosro/2001-45-2.html.

‹34›. Dodge, Martin, and Rob Kitchin. 2007. «The Automatic Management of Drivers and Driving Spaces.» Geoforum 38 (2): 264–275.

‹35›. Weissman, Cale Gutherie. 2015. «The NYPD’s Newest Technology May Be Recording Conversations.» Business Insider. http://uk.businessinsider.com/the-nypds-newesttechnology-may-be-recording-conversations-2015-3.

‹36›. Elliott, Christopher. 2004. «BUSINESS TRAVEL; Some Rental Cars Are Keeping Tabs on the Drivers.» The New York Times, January 13. http://www.nytimes.com/2004/01/13/business/business-travel-some-rental-cars-arekeeping-tabs-on-the-drivers.html.

‹37›. Kitchin, Rob. 2014a. The Data Revolution: Big Data, Open Data, Data Infrastructures and Their Consequences. Sage.

‹38›. Koops, Bert-Jaap. 2011. «Forgetting Footprints, Shunning Shadows: A Critical Analysis of the ‘Right to Be Forgotten’ in Big Data Practice.» SCRIPTed, Tilburg Law School Legal Studies Research Paper No. 08/2012, 8 (3): 229–56. doi:10.2139/ssrn.1986719.

‹39›. Koops, Bert-Jaap. 2011. «Forgetting Footprints, Shunning Shadows: A Critical Analysis of the ‘Right to Be Forgotten’ in Big Data Practice.» SCRIPTed, Tilburg Law School Legal Studies Research Paper No. 08/2012, 8 (3): 229–56. doi:10.2139/ssrn.1986719.

‹40›. Kosinski, Michal, David Stillwell, and Thore Graepel. 2013. «Private Traits and Attributes Are Predictable from Digital Records of Human Behavior.» Proceedings of the National Academy of Sciences 110 (15): 5802–5. doi:10.1073/pnas.1218772110.

‹41›. Kosinski, Michal, David Stillwell, and Thore Graepel. 2013. «Private Traits and Attributes Are Predictable from Digital Records of Human Behavior.» Proceedings of the National Academy of Sciences 110 (15): 5802–5. doi:10.1073/pnas.1218772110.

‹42›. Dwork, Cynthia, and Aaron Roth. 2014. «The Algorithmic Foundations of Differential Privacy.» Foundations and Trends® in Theoretical Computer Science 9 (3–4): 211–407.

‹43›. McMahan, Brendan, and Daniel Ramage. 2017. «Federated Learning: Collaborative Machine Learning without Centralized Training Data.» Google Research Blog. Accessed July 30. https://research.googleblog.com/2017/04/federated-learning-collaborative.html.

‹44›. Celler, Emanuel. 1964. Civil Rights Act of 1964. 78 United States Statutes at Large. Vol. 241. https://www.gpo.gov/fdsys/pkg/STATUTE-78/pdf/STATUTE-78-Pg241.pdf.

‹45›. Harkin, Tom. 2017. Americans with Disabilities Act of 1990. 104 Statutes at Large. Vol. 327. Accessed September 1. https://www.gpo.gov/fdsys/pkg/STATUTE-104/pdf/STATUTE104-Pg327.pdf.

‹46›. Convention, European. 2000. «Charter of Fundamental Rights of the European Union.» Official Journal of the European Communities C (364): 1–22.


Рекомендуем почитать
Игродром. Что нужно знать о видеоиграх и игровой культуре

Жизнь современного человека плотно связана с видеоиграми. Даже если вы не играете сами, в вашем окружении наверняка найдутся заядлые геймеры, а новости из индустрии игр зачастую не обходят и вас стороной. Это положение дел приводит к вопросам: а что же такое видеоигры и какое место они занимают в жизни человека? Поиском ответов на них занимается дисциплина game studies. Александр Ветушинский – один из ведущих российских представителей этого направления исследований. Его книга «Игродром» – философское осмысление этапов развития игровой индустрии, анализ.


Выразительный JavaScript

В процессе чтения вы познакомитесь с основами программирования и, в частности, языка JavaScript, а также выполните несколько небольших проектов. Один из самых интересных проектов — создание своего языка программирования.


Flat Assembler 1.64. Мануал программера

В книге рассказывается история главного героя, который сталкивается с различными проблемами и препятствиями на протяжении всего своего путешествия. По пути он встречает множество второстепенных персонажей, которые играют важные роли в истории. Благодаря опыту главного героя книга исследует такие темы, как любовь, потеря, надежда и стойкость. По мере того, как главный герой преодолевает свои трудности, он усваивает ценные уроки жизни и растет как личность.


S. D. F.

Если вам интересен SQL, и знаком Delphi, давайте поразвлекаемся программированием.


Справка по SQL

В книге рассказывается история главного героя, который сталкивается с различными проблемами и препятствиями на протяжении всего своего путешествия. По пути он встречает множество второстепенных персонажей, которые играют важные роли в истории. Благодаря опыту главного героя книга исследует такие темы, как любовь, потеря, надежда и стойкость. По мере того, как главный герой преодолевает свои трудности, он усваивает ценные уроки жизни и растет как личность.


Обработка баз данных на Visual Basic.NET

Это практическое руководство разработчика программного обеспечения на Visual Basic .NET и ADO.NET, предназначенное для создания приложений баз данных на основе WinForms, Web-форм и Web-служб. В книге описываются практические способы решения задач доступа к данным, с которыми сталкиваются разработчики на Visual Basic .NET в своей повседневной деятельности. Книга начинается с основных сведений о создании баз данных, использовании языка структурированных запросов SQL и системы управления базами данных Microsoft SQL Server 2000.