模式识别与机器学习是计算机科学与技术的重要研究内容之一。 《模式识别与机器学习技术》首先讲解了贝叶斯分类、支持向量机和人工神经网络等常用的机器学习算法，并对结构数据的核函数和增量支持向量机算法进行了全面综述，讲解了深度学习新的模型和计算机视觉的基本知识。以农业为应用场景，结合作者的科研工作，详细介绍了基于卷积神经网络
内容简介 在理查德.斯坦利的《计数组合学》(第2卷)(剑桥大学出版社)一书的219页中有一个包含66个部分的练习题(为学生准备的),每个部分定义了一组有限的数学对象,这些对象由卡塔兰数计算.此外,斯坦利*近完成了一本名为《卡塔兰数》的专著,描述了卡塔兰数计算的214个对象,以及问题集中的附加的68个对象.该著作在20
在21世纪，统计方法在范围和影响方面都有惊人的扩展。大数据、数据科学和机器学习已经成为新闻中常见的术语，因为统计方法被用于处理现代科学和商业的庞大数据集。我们是怎么走到这一步的？我们又将走到哪里？ 本书将带你踏上数据分析变革的振奋之旅。从经典推断理论（贝叶斯理论、频率理论和Fisher理论）开始，各章节分别介绍一系列
本书主要包括抽样及描述性统计、概率、误差的传播、常用的分布、置信区间估计、假设检验、相关性和简单线性回归、多次回归、析因实验、统计上的质量控制、变量的控制图表、计数值管制图表、单因素实验中的成对比较、利用仿真构造置信区间、预测区间和公差区间、总体均值的大样本置信区间等内容。
本书主要讨论非凸二次规划问题的全局优化算法设计策略，对不同类型的算法进行总结，并介绍作者在该领域的最新研究成果，主要内容包括非凸二次规划问题的凸松弛方法、基于线性松弛与凸二次松弛的分支定界算法、基于半正定松弛的分支定界算法等。本书结构合理，条理清晰，内容丰富新颖，可供相关工程技术人员参考使用。
有限元法是求解工程科学中数学物理问题的一种通用数值方法。《有限元分析技术》介绍有限元法的基本原理、建模方法及工程应用。本书强调有限元分析的工程概念、数学力学基础、建模方法以及实际应用，侧重理论与工程实践的结合。
《具有尖孤子解的新可积模型以及弧子方程解和是代数几何构造》主要分为两个部分：其一，借助于Lenard递推序列，推导出分别与一个4x4、两个3x3矩阵谱问题相联系的孤子方程族，对于某些方程族或者方程，给出了它们的广义Hamilton结构和无穷守恒律；其二，给出了相应孤子方程的精确解。其中第2章，给出了相应CH型方程的尖孤
根据课程特点和需要，内容主要包括当前主流统计软件R简介、课程相关基础知识介绍、基本的统计抽样方法、方差减少技术分析和EM、MCMC算法算例介绍
本书介绍了青年学者在线性代数、多项式代数、差分代数、计算代数几何等领域的部分**成果，展现了我国符号计算学科的发展动态我们希望以本书为平台展示课题成果，以及符号计算领域前沿进展，从而促进符号计算领域的学术交流与发展。
本书着重介绍现代科学与工程计算中的有关数值方法，强调数值分析的基本概念、理论及应用，特别是数值方法在计算机上的实现。理论叙述严谨、精炼、概念交代明确，方法描述清晰，系统性较强。全书内容包括：线性代数方程组的直接方法和迭代方法，特征值问题的数值方法，非线性方程和方程组的数值方法，函数的插值和逼近，线性最小二乘法，数值积分
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