本书是与主教材——《概率论与数理统计(慕课版第2版)》配套的学习指导书,是根据工科类高等院校“概率论与数理统计”课程的基本要求,结合编者多年的教学经验编写而成的.本书共7章,主要内容包括随机事件与概率、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、数字特征与极限定理、统计量及其分布、参数估计、假设检验.每章包含知识结构、重点
《互联网大厂推荐算法实战》介绍了互联网大厂当前采用的一些前沿推荐算法,并梳理了这些算法背后的思想脉络与技术框架。 《互联网大厂推荐算法实战》总计10章,内容涵盖了推荐系统的基础知识、推荐系统中的特征工程、推荐系统中的Embedding、推荐系统的各组成模块(包括召回、粗排、精排与重排)所使用的算法技术、推荐算法实践中经
本书系统介绍了非线性**化问题的经典理论和传统优化算法,如约束优化问题的**性条件、鞍点理论和对偶理论,梯度下降算法、可行方向法、罚函数方法等,同时也介绍了一些新近发展起来的优化理论与算法,如次梯度理论、共轭函数、信赖域方法、临近点方法、交替极小化方法、交替方向法等。
本书从系统视角出发,阐述如何利用技术手段搭建企业级推荐系统,内容包括认知篇、数据篇、召回篇、排序篇、系统篇5个部分,覆盖企业级推荐系统建设的核心要点。本书知识体系清晰,从基础知识切入,逐步深入,先后涉及推荐系统的经典技术、主流技术和前沿技术。本书通过“理论+案例+代码示例+心得体会”的方式阐述、归纳和总结推荐系统的知识
本书展示了如何使用真实的数据真实地进行贝叶斯数据分析。作者从概率与程序设计的基本概念出发,逐步带你进阶,帮助你最终掌握在实际的贝叶斯数据分析中常用的高级模型。本书分为三大部分,共有25章。第一部分介绍基础知识,内容包括贝叶斯推断的基本思想、模型、概率及R语言编程。第二部分涵盖了现代贝叶斯数据分析的所有关键思想。第三部分
现代控制理论是自动化及其相关专业的一门基础课程。《现代控制理论基础》以线性定常系统的状态空间方法为主线,详细介绍了系统状态空间表达式的相关概念与构造方法、状态空间表达式的求解方法、系统能控性与能观性的相关概念与判定方法、李雅普诺夫稳定性的相关概念与判定方法、系统综合的各种方法,以及线性矩阵不等式技术在系统分析与综合过程
本书从统计判决、语言结构法、模糊集论三方面提供了图象识别的理论基础.第一章介绍了图像识别研究的对象及方法,它是本书的引论;第二章到第四章介绍了统计图像识别中的一些基本方法及理论基础;第五章介绍了图像识别的语言结构法;第六章介绍了用模糊集的方法进行图像识别.本书可供从事有关图像识别的广大工程技术人员及科学研究工作者参考,
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本书是一本实用博弈论著作,共分为六章,从初涉博弈论、走进博弈论、洞悉博弈论到趣味博弈论、生活中的博弈论和历史中的博弈论,全面梳理了博弈论的基本思想及其有趣的思维方式,深入介绍了博弈论在工作和生活中的运用、实践,希望用博弈论的智慧来指导读者在人际交往、商业竞争、职业发展等方面做出理性决策。既新颖有趣,又能启发读者思考,引
本书主要针对非线性规划问题的实际应用,对于日常生活中出现的非线性规划问题,尤其是在工程、经济等领域,由于其存在多个非全局的局部最优解,要确定其全局最优解是一个极具挑战性的问题。本书有十章,内容为作者近些年的科研成果为基础,分别介绍了求解不同形式非线性规划问题的分支定界算法、智能算法以及它们在实际中的应用,内容详实具体,