本書深入全面地講解了現(xiàn)代推薦算法，同時(shí)兼顧深度和廣度，介紹了當(dāng)下較前沿、先進(jìn)的各類算法及其實(shí)踐。本書從總覽篇開始，介紹推薦系統(tǒng)的基本概念及工作環(huán)節(jié)。在模型篇中，除了梳理推薦系統(tǒng)的發(fā)展史，本書還重點(diǎn)講解面向工業(yè)實(shí)踐的選擇及改進(jìn)，為讀者打下推薦系統(tǒng)的算法基礎(chǔ)；進(jìn)而帶著讀者進(jìn)階到前沿篇、難點(diǎn)篇，面對推薦系統(tǒng)中的各式問題，給出

本書是根據(jù)各專業(yè)類教學(xué)質(zhì)量國家標(biāo)準(zhǔn)對本課程的基本要求編寫的普通高校教材.針對應(yīng)用型人才培養(yǎng)和工程技術(shù)應(yīng)用需求，本書主要內(nèi)容為數(shù)理統(tǒng)計(jì)理論模型及其應(yīng)用，包括數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基本概念、參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、回歸分析、方差分析和隨機(jī)過程.每個(gè)數(shù)理統(tǒng)計(jì)模型的講解均與工程背景例題相對應(yīng)，既有理論計(jì)算和推演，又有MATLAB軟件實(shí)現(xiàn)過程.

本書以Python為工具，全面講解概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)的主要內(nèi)容和多元統(tǒng)計(jì)分析常用技術(shù)。全書包括13章和4個(gè)附錄，內(nèi)容翔實(shí)，講解深入淺出。概率論4章，講解概率論基礎(chǔ)知識(shí)，主要是隨機(jī)變量的相關(guān)理論；數(shù)理統(tǒng)計(jì)4章，主要是樣本理論、參數(shù)估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)；回歸分析2章，包括一元和多元回歸分析及其統(tǒng)計(jì)解釋；多元統(tǒng)計(jì)3章，主要講解主成分

本書從理論和應(yīng)用的角度，探討了貝葉斯計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的前沿方法與實(shí)證研究，概述了貝葉斯計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)及其蒙特卡羅模擬方法的發(fā)展過程與應(yīng)用優(yōu)勢，探討了貝葉斯參數(shù)方法的模型設(shè)計(jì)和算法原理�；�于無限狀態(tài)Markov區(qū)制轉(zhuǎn)移的貝葉斯非參數(shù)模型，將通貨膨脹的經(jīng)典計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型進(jìn)行擴(kuò)展。本書還研究了經(jīng)濟(jì)增長的穩(wěn)定性測度和價(jià)格傳導(dǎo)機(jī)制的時(shí)變特

"本書是結(jié)合沈陽航空航天大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理類學(xué)生的學(xué)習(xí)基礎(chǔ)和教學(xué)特點(diǎn)編寫而成的，全書以通俗易懂的語言全面系統(tǒng)地介紹了概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基本知識(shí)，內(nèi)容包括隨機(jī)事件及其概率、隨機(jī)變量的分布與數(shù)字特征、多維隨機(jī)變量、數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基本概念、參數(shù)估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)、回歸分析與方差分析，每章配有習(xí)題、課程文化，書末附有軟件體驗(yàn)和各章習(xí)題的參考

本書是根據(jù)教育部高等學(xué)校大學(xué)數(shù)學(xué)課程教學(xué)指導(dǎo)委員會(huì)的總體要求、結(jié)合地方財(cái)經(jīng)類專業(yè)需求特點(diǎn)編寫的.按照“專業(yè)適用,內(nèi)容夠用,學(xué)生適用”的設(shè)計(jì)思路,量身定制課程內(nèi)容,突出經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué)的“經(jīng)濟(jì)”特色。內(nèi)容編排盡量做到結(jié)構(gòu)合理、概念清楚、條理分明、深入淺出、強(qiáng)化應(yīng)用.全書共分9章,內(nèi)容涵蓋了隨機(jī)事件及其概率、隨機(jī)變量及其分布、隨機(jī)

貝葉斯統(tǒng)計(jì)學(xué)是現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)學(xué)中非常有特色的內(nèi)容,應(yīng)用極其廣泛。本書系統(tǒng)地介紹:貝葉斯統(tǒng)計(jì)的基本思想及其來龍去脈;先驗(yàn)分布和后驗(yàn)分布的概念以及尋求方法;貝葉斯統(tǒng)計(jì)推斷;MCMC計(jì)算方法以及統(tǒng)計(jì)決策理論;等等。為使初學(xué)者更好地理解貝葉斯統(tǒng)計(jì)并培養(yǎng)對貝葉斯統(tǒng)計(jì)的興趣,本書引入豐富多彩的案例,涉及經(jīng)濟(jì)、管理、天文、醫(yī)藥、生物、體育

本書以Python為工具，全面講解概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)的主要內(nèi)容和多元統(tǒng)計(jì)分析常用技術(shù)。全書包括13章和4個(gè)附錄，內(nèi)容翔實(shí)，講解深入淺出。概率論4章，講解概率論基礎(chǔ)知識(shí)，主要是隨機(jī)變量的相關(guān)理論；數(shù)理統(tǒng)計(jì)4章，主要是樣本理論、參數(shù)估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)；回歸分析2章，包括一元和多元回歸分析及其統(tǒng)計(jì)解釋；多元統(tǒng)計(jì)3章，主要講解主成分

本書著重介紹分布式計(jì)算的思想其及在統(tǒng)計(jì)學(xué)以及機(jī)器學(xué)習(xí)中的應(yīng)用，將傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)中的經(jīng)典方法和現(xiàn)代分布式算法相結(jié)合，強(qiáng)化學(xué)生的分布式統(tǒng)計(jì)計(jì)算的編程能力和對相關(guān)方法的理解，努力在統(tǒng)計(jì)計(jì)算和分布式計(jì)算之間搭建起一座橋梁。本書亦圍繞統(tǒng)計(jì)學(xué)中的不同問題提供了豐富的實(shí)際案例以及詳細(xì)的實(shí)現(xiàn)代碼，從而幫助使用者快速理解相關(guān)分布式

本書根據(jù)作者主講該課程二十多年來的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)，并參照教育bu對該課程的教學(xué)基本要求以及全國碩士研究生入學(xué)統(tǒng)一數(shù)學(xué)考試要求而編寫。全書共分八章，內(nèi)容包括：隨機(jī)事件與概率，隨機(jī)變量及其分布，多維隨機(jī)變量及其分布，隨機(jī)變量的數(shù)字特征，大數(shù)定律與中心極限定理，數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基本概念，參數(shù)估計(jì)，假設(shè)檢驗(yàn)。本書可作為經(jīng)濟(jì)、管理、理工（非