本书主要介绍概率论与数理统计,R统计软件的使用基础,重点讲明概率论与数理统计的基本概念、定理、性质和计算方法。本书列举了较多在工程技术、经济管理、社会生活等各方面实际问题,针对有关计算问题,介绍了如何运用R统计软件解决。通过对本书学习,使读者掌握概率论与数理统计的基本理论和计算方法,学会运用R统计软件解决本专业遇到的有
本书前几章着重讨论监督学习即已知训练样本及其类别条件下分类器的设计方法。在此之后介绍无监督模式识别,然后讲解模式识别系统中,特征提取和选择的准则和算法。第二部分介绍现代模式识别,其中包含支撑矢量机、组合分类器以及半监督学习。第三部分中讨论了深度学习模式识别。从现有的深度神经网络出发再到强化学习、宽度学习、图卷积网络等。
本书写作的指导思想是:既要保持较为严谨的统计理论体系,又要努力突出实际案例的应用和统计思想的渗透,结合统计软件较全面地系统介绍回归分析的实用方法。为了贯彻这一指导思想,本书将系统介绍回归分析基本理论和方法,在理论上,本书叙述了经典的*小二乘理论,同时又结合应用中出现的一些问题给出了对*小二乘估计的改进方法。中心主题是建
本书是和概率论与数理统计课程配套的实验教材。本书的核心内容是:基于Excel和R软件的操作,对概率论与数理统计课程的理论进行模拟,从而验证求解,帮助读者理解掌握知识要点。本书既有统计原理的详实叙述,又有应用案例的作证分析,是读者厘清概念、学以致用的良好选择。 本书可作为高等学校本科生概率论与数理统计课程的计算机辅助教材
本书不在沿用基于模型来进行聚类的研究思路,而是借用非常灵活的非参数方法。本书的研究目标是使用非参数方法来研究非线性时间序列的聚类问题,通过理解序列是如何被生成的,估计出生成时间序列的随机过程之间的相似性来定义其距离度量。本对比研究了现有的非参数时间序列聚类方法,提出一类以时间序列平滑后的自回归函数的差异作为度量的聚类方
随着先进的传感器及其对应测量技巧的应用及发展,在不断的生产过程中累积下了大量的数据,这样的数据其中不免会包含着没有被挖掘出来的信息。基于数据驱动的多元统计算法可以利用这些已有的数据对相应的过程实施过程监控、故障检测和诊断、质量预测及软测量的功能,对实现相关工业过程的过程效果评估、安全生产、问题原因分析、过程优化以及在线
概率论与数理统计
《计算方法及其应用》主要介绍了数值计算方法的基本理论,内容包括计算方法的基本概念、函数的插值与拟合、数值积分和数值微分、非线性方程的数值解法、解线性方程组的直接法和迭代法、常微分方程的数值解法、矩阵的特征值和特征向量的计算。书中含有丰富的例题、习题和上机实验题。 《计算方法及其应用》可作为数学与应用数学、信息与计算科学
在科学技术及数学自身飞速发展的今天,现代数学作为其他学科的基础、语言、工具和手段,其地位日益提高.《现代应用数学基础(第二版)》旨在打造一本适合高校理工类研究生学习现代数学基础理论与方法的基本教材,使研究生能在较短的时间内尽可能多地了解现代数学的基本概念、基本理论和基本方法,提升现代数学素养,增强运用现代数学知识分析问
本书系统地介绍了在椭球等高分布的基础上建立的广义多元分析理论.主要讨论了椭球等高分布族的性质、有关的中心分布和非中心分布,球对称矩阵分布和椭球等高矩阵分布的性质,椭球等高分布的各种参数估计量,均值向量和协方差矩阵的各种检验和其他检验,广义线性模型理论.