本書從實用的角度，結合博弈論的基本方法和核心理論，分析各種各樣的博弈困境和生活問題，帶您走進博弈，看透游戲背后的潛規(guī)則，探討不合作行為的成因、什么措施和文化可以促進人與人之間的合作，弄清楚信息博弈、概率博弈、成敗博弈、機會博弈、競合博弈、進退博弈、社交博弈、婚戀博弈、職場博弈、管理博弈、商戰(zhàn)博弈、談判博弈的那些事。

本書是Abaqus用戶手冊大系中的一冊，包括指定條件、約束與相互作用三個部分。指定條件部分對各種物理過程中涉及的各種形式的載荷進行了描述，闡述了如何定義施加隨空間和時間變化的載荷。約束部分對模型中節(jié)點與節(jié)點之間、單元與單元之間的各種約束關系進行了闡述。相互作用部分對廣泛存在于物理過程中的相互接觸問題進行了詳盡的闡述。本

本書主要介紹概率論與數(shù)理統(tǒng)計，R統(tǒng)計軟件的使用基礎，重點講明概率論與數(shù)理統(tǒng)計的基本概念、定理、性質(zhì)和計算方法。本書列舉了較多在工程技術、經(jīng)濟管理、社會生活等各方面實際問題，針對有關計算問題，介紹了如何運用R統(tǒng)計軟件解決。通過對本書學習，使讀者掌握概率論與數(shù)理統(tǒng)計的基本理論和計算方法，學會運用R統(tǒng)計軟件解決本專業(yè)遇到的有

本書前幾章著重討論監(jiān)督學習即已知訓練樣本及其類別條件下分類器的設計方法。在此之后介紹無監(jiān)督模式識別，然后講解模式識別系統(tǒng)中，特征提取和選擇的準則和算法。第二部分介紹現(xiàn)代模式識別，其中包含支撐矢量機、組合分類器以及半監(jiān)督學習。第三部分中討論了深度學習模式識別。從現(xiàn)有的深度神經(jīng)網(wǎng)絡出發(fā)再到強化學習、寬度學習、圖卷積網(wǎng)絡等。

本書寫作的指導思想是：既要保持較為嚴謹?shù)慕y(tǒng)計理論體系，又要努力突出實際案例的應用和統(tǒng)計思想的滲透，結合統(tǒng)計軟件較全面地系統(tǒng)介紹回歸分析的實用方法。為了貫徹這一指導思想，本書將系統(tǒng)介紹回歸分析基本理論和方法，在理論上，本書敘述了經(jīng)典的*小二乘理論，同時又結合應用中出現(xiàn)的一些問題給出了對*小二乘估計的改進方法。中心主題是建

本書是和概率論與數(shù)理統(tǒng)計課程配套的實驗教材。本書的核心內(nèi)容是：基于Excel和R軟件的操作，對概率論與數(shù)理統(tǒng)計課程的理論進行模擬，從而驗證求解，幫助讀者理解掌握知識要點。本書既有統(tǒng)計原理的詳實敘述，又有應用案例的作證分析，是讀者厘清概念、學以致用的良好選擇。 本書可作為高等學校本科生概率論與數(shù)理統(tǒng)計課程的計算機輔助教材

本書不在沿用基于模型來進行聚類的研究思路，而是借用非常靈活的非參數(shù)方法。本書的研究目標是使用非參數(shù)方法來研究非線性時間序列的聚類問題，通過理解序列是如何被生成的，估計出生成時間序列的隨機過程之間的相似性來定義其距離度量。本對比研究了現(xiàn)有的非參數(shù)時間序列聚類方法，提出一類以時間序列平滑后的自回歸函數(shù)的差異作為度量的聚類方

隨著先進的傳感器及其對應測量技巧的應用及發(fā)展，在不斷的生產(chǎn)過程中累積下了大量的數(shù)據(jù)，這樣的數(shù)據(jù)其中不免會包含著沒有被挖掘出來的信息�；�于數(shù)據(jù)驅(qū)動的多元統(tǒng)計算法可以利用這些已有的數(shù)據(jù)對相應的過程實施過程監(jiān)控、故障檢測和診斷、質(zhì)量預測及軟測量的功能，對實現(xiàn)相關工業(yè)過程的過程效果評估、安全生產(chǎn)、問題原因分析、過程優(yōu)化以及在線

概率論與數(shù)理統(tǒng)計

《計算方法及其應用》主要介紹了數(shù)值計算方法的基本理論，內(nèi)容包括計算方法的基本概念、函數(shù)的插值與擬合、數(shù)值積分和數(shù)值微分、非線性方程的數(shù)值解法、解線性方程組的直接法和迭代法、常微分方程的數(shù)值解法、矩陣的特征值和特征向量的計算。書中含有豐富的例題、習題和上機實驗題。 《計算方法及其應用》可作為數(shù)學與應用數(shù)學、信息與計算科學