本书包括的内容有:经典线性回归、⼴义线性模型、混合效应模型(分层模型)、机器学习回归⽅法(决策树、bagging、随机森林、各种boosting⽅法、⼈⼯神经⽹络、⽀持向量机、k最近邻⽅法)、⽣
本书为中国科学技术大学数学类本科生的“概率论”教材,既保留了第二版中原有的基本内容:初等概率论、随机变量、随机向量、数字特征与特征函数、极限定理等,又根据国际通用表述习惯和教学需求调整了叙述方式和部分内容,增加了例题,使得主干脉络更清楚,枝叶更丰满.《BR》本书内容丰富,叙述严谨,深入浅出,既以生动浅显的方式说明了概率
本书包括随机事件及其概率、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、常用分布、大数定律及中心极限定理、数理统计基础、参数估计、假设检验、方差分析和回归分析。每章后面编排了较多的选择题和填空题,适量的应用计算题,且在数理统计部分每章最后配了一个案例分析。基于XCEL环境安排了常用随机变量分布、参数的区间
《ANSYSWorkbench2020有限元分析从入门到精通》以ANSYS2020版本为依托,对ANSYSWorkbench分析的基本思路、操作步骤、应用技巧进行详细介绍,并结合典型工程应用实例详细讲述了ANSYSWorkbench的具体工程应用方法。本书共13章,第1~4章为操作基础,详细介绍了ANSYSWorkbe
本书系统地介绍了数值分析的基本概念、基础理论、基本数值方法和具有实际应用背景的数值方法的实现过程。主要包括:数值计算基础、解非线性方程的数值方法、解线性方程组的直接方法、多项式逼近和插值法、逼近理论与最小二乘法、解线性方程组的迭代法、数值微分与数值积分、解非线性方程组的数值方法、矩阵特征值与特征向量的近似计算、常微分方
本书共分成4大模块,第一部分主要讲解计算思维的概念、本质以及相关特征;第二部分针对计算机的一些微观知识点进行补充,包括计算机的组成等;第三部分通过对程序设计语言发展的描述,初步体会程序语言的特点;第四部分主要针对C语言,将抽象的计算思维实例化,培养读者编程感觉,感受计算思维的实际运用。本教材具有零基础入门、基于解决问题
介绍了电子计算机上常用的数值计算方法以及有关的基本概念与基本理论,内容包括:非线性方程与线性方程组的数值解法、插值与逼近、数值积分与数值微分、常微分方程数值解法、矩阵的特征值与特征向量计算.每章均配有一定量的习题,部分例题附有MATLAB源程序,书末附有部分习题参考答案.本书叙述简明,注意深入浅出,言简意赅;淡化严格论
本书力求结合工程背景和物理概念,从统一的角度由浅入深地阐述基于状态空间法和多变量频域法的线性多变量系统建模、分析及设计方法。全书共8章,主要内容包括系统的传递函数矩阵描述、矩阵分式描述、状态空间描述和多项式矩阵描述及其相互联系,系统运动的定量分析和系统结构性质(能控性、能观测性、稳定性)的定性分析,传递函数矩阵和多项式
本书是针对高等工科院校控制类专业学科本科生和非控制类学科研究生的现代控制理论基础课程需要而编写的。本书针对现代控制理论的基本内容作了全面系统、深入浅出的阐述,内容包含了线性系统理论、最优控制理论、最优估计理论、系统辨识理论、自适应控制理论和变结构控制理论等六大部分。内容取舍上不仅注重于基础和工程实用性,同时每部分章节均
本书对《概率论与数理统计》教材的全部300多道题目都给出了解答,少数题目是一题多解,有些作了题目分析、解题思路分析和解题方法归纳,并指出易犯的错误,究其原因,澄清不正确的想法。