本書介紹了概率論與數(shù)理統(tǒng)計的基本概念、基本理論與方法.內(nèi)容包括：概率論基本概念、隨機變量與隨機向量及其分布、隨機變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律與中心極限定理、數(shù)理統(tǒng)計的基本概念、參數(shù)估計、假設(shè)檢驗、方差分析和回歸分析.每章均配有習(xí)題，書后附有習(xí)題答案，習(xí)題中收集了歷屆研究生考試試題，既便于教學(xué)，又利于考試復(fù)習(xí)，本書可作為高等

本書主要講述本科概率論與數(shù)理統(tǒng)計課程主要知識，內(nèi)容安排完全按照教育部規(guī)定的教學(xué)大綱設(shè)計的。全書共九章，主要包括隨機事件與概率、隨機變量及其分布、多維隨機變量及其分布、隨機變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律與中心極限定理、數(shù)理統(tǒng)計的基本概念、參數(shù)估計、假設(shè)檢驗、數(shù)理統(tǒng)計在經(jīng)濟中的應(yīng)用。本書可作為理工類、經(jīng)管類本科生的教材，也可供新

本書按照主教材的章節(jié)順序，分為10章主要內(nèi)容包括隨機事件與概率、一維隨機變量及其分布、多維隨機變量及其分布、隨機變量的數(shù)字特征、極限定理、數(shù)理統(tǒng)計基本概念、參數(shù)估計、假設(shè)檢驗、回歸分析及方差分析簡介、經(jīng)典問題剖析本書內(nèi)容緊扣主教材，書中例題豐富且具有代表性，例題分析與解答展示了基本的解題思路、解題方法與解題技巧，起到了

《Python應(yīng)用數(shù)值方法解決工程和科學(xué)問題》是為想要學(xué)習(xí)和應(yīng)用數(shù)值方法來解決工程和科學(xué)問題的學(xué)生撰寫的。書中提供了足夠豐富的理論知識。如果讀過本書的姊妹篇《工程與科學(xué)數(shù)值方法的MATLAB實現(xiàn)(第4版)》，就會發(fā)現(xiàn)過渡到Python程序是無縫的！不需要事先具有Python編程經(jīng)驗。本書以解決問題為導(dǎo)向，強調(diào)理論聯(lián)系實

本書展示了如何使用真實的數(shù)據(jù)真實地進行貝葉斯數(shù)據(jù)分析。作者從概率與程序設(shè)計的基本概念出發(fā)，逐步帶你進階，幫助你最終掌握在實際的貝葉斯數(shù)據(jù)分析中常用的高級模型。本書分為三大部分，共有25章。第一部分介紹基礎(chǔ)知識，內(nèi)容包括貝葉斯推斷的基本思想、模型、概率及R語言編程。第二部分涵蓋了現(xiàn)代貝葉斯數(shù)據(jù)分析的所有關(guān)鍵思想。第三部分

本書從系統(tǒng)視角出發(fā),闡述如何利用技術(shù)手段搭建企業(yè)級推薦系統(tǒng),內(nèi)容包括認知篇、數(shù)據(jù)篇、召回篇、排序篇、系統(tǒng)篇5個部分，覆蓋企業(yè)級推薦系統(tǒng)建設(shè)的核心要點。本書知識體系清晰，從基礎(chǔ)知識切入，逐步深入，先后涉及推薦系統(tǒng)的經(jīng)典技術(shù)、主流技術(shù)和前沿技術(shù)。本書通過“理論+案例+代碼示例+心得體會”的方式闡述、歸納和總結(jié)推薦系統(tǒng)的知識

時間序列分析是統(tǒng)計學(xué)科的一個重要分支，它主要研究隨著時間的變化，事物發(fā)生、發(fā)展的過程，尋找事物發(fā)展變化的規(guī)律并預(yù)測未來的走勢。在日常生產(chǎn)和生活中，時間序列比比皆是，所以目前時間序列分析方法廣泛應(yīng)用于經(jīng)濟、金融、天文、氣象、海洋、物理、化學(xué)、醫(yī)學(xué)、質(zhì)量控制等諸多領(lǐng)域，成為眾多行業(yè)經(jīng)常使用的統(tǒng)計方法。本書是基于Python

本書系統(tǒng)介紹了非線性**化問題的經(jīng)典理論和傳統(tǒng)優(yōu)化算法，如約束優(yōu)化問題的**性條件、鞍點理論和對偶理論，梯度下降算法、可行方向法、罰函數(shù)方法等，同時也介紹了一些新近發(fā)展起來的優(yōu)化理論與算法，如次梯度理論、共軛函數(shù)、信賴域方法、臨近點方法、交替極小化方法、交替方向法等。

"空間和時空連續(xù)過程的建模是空間統(tǒng)計學(xué)中一個重要且具有挑戰(zhàn)性的問題。本書詳細闡述了隨機偏微分方程（SPDE）方法用于帶有Matérn協(xié)方差結(jié)構(gòu)的連續(xù)空間過程的建模。該方法已經(jīng)在R-INLA軟件包中采用集成嵌套拉普拉斯逼近（INLA）技術(shù)進行實現(xiàn)。本書通過使用模擬數(shù)據(jù)和真實應(yīng)用程序的示例，解釋了關(guān)于建模空間過程和SPDE

《互聯(lián)網(wǎng)大廠推薦算法實戰(zhàn)》介紹了互聯(lián)網(wǎng)大廠當(dāng)前采用的一些前沿推薦算法，并梳理了這些算法背后的思想脈絡(luò)與技術(shù)框架。 《互聯(lián)網(wǎng)大廠推薦算法實戰(zhàn)》總計10章，內(nèi)容涵蓋了推薦系統(tǒng)的基礎(chǔ)知識、推薦系統(tǒng)中的特征工程、推薦系統(tǒng)中的Embedding、推薦系統(tǒng)的各組成模塊（包括召回、粗排、精排與重排）所使用的算法技術(shù)、推薦算法實踐中經(jīng)