本書介紹了概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基本概念、理論和方法。本書主要分為兩個(gè)部分：第一部分為概率論，內(nèi)容包括隨機(jī)事件和概率，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；第二部分為數(shù)理統(tǒng)計(jì)，內(nèi)容包括抽樣分布，參數(shù)估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)。同時(shí)，書中教學(xué)例題的配備注重了學(xué)習(xí)難度的循序漸進(jìn)，并分節(jié)選編了題

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本書教你如何從基于時(shí)間的數(shù)據(jù)(如日志、客戶分析和其他事件流)中獲得即時(shí)、有意義的預(yù)測(cè)。在這本通俗易懂的書中，作者通過帶有注釋的Python代碼全面演示了用于時(shí)間序列預(yù)測(cè)的統(tǒng)計(jì)和深度學(xué)習(xí)方法。全書分為四部分：第一部分介紹時(shí)間序列預(yù)測(cè)的概念；第二部分介紹使用統(tǒng)計(jì)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)；第三部分介紹使用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行大規(guī)模預(yù)測(cè)；第四部分

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作者基于豐富的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)，開發(fā)了一套全新的算法分類方法。該分類法站在通用問題求解策略的高度，對(duì)現(xiàn)有大多數(shù)算法進(jìn)行了較為準(zhǔn)確的分類，旨在引領(lǐng)讀者沿著清晰、一致、連貫的思路來(lái)探索算法的設(shè)計(jì)與分析�！端惴ㄔO(shè)計(jì)與分析基礎(chǔ)（第3版詳解版）》適合用作算法設(shè)計(jì)與分析的基礎(chǔ)教材，也適合任何有興趣探究算法奧秘的讀者自學(xué)使用。

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