"本書根據(jù)高職院校人才培養(yǎng)目標(biāo)，本著簡(jiǎn)明、基礎(chǔ)、實(shí)用的原則，結(jié)合編者多年講授“高等數(shù)學(xué)”課所積累的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)編寫而成。本書以“以應(yīng)用為目的，以必須夠用”為原則，充分考慮到不同專業(yè)需求，在課程結(jié)構(gòu)上，既體現(xiàn)了數(shù)學(xué)的準(zhǔn)確性與科學(xué)性，又不過(guò)分追求理論的嚴(yán)謹(jǐn)性，略去了大多數(shù)的定理證明。注重實(shí)踐和學(xué)生基本運(yùn)算能力，分析問(wèn)題能力和解

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(guò)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

本書前7章為操作基礎(chǔ)，詳細(xì)介紹了Ansys分析的基本步驟和方法：第1章Ansys概述；第2章幾何建模；第3章建模實(shí)例；第4章網(wǎng)格劃分；第5章施加載荷；第6章求解；第7章后處理。后8章為專題實(shí)例，按不同的分析專題講解了各種分析專題的參數(shù)設(shè)置方法與技巧：第8章靜力分析；第9章模態(tài)分析；第10章諧響應(yīng)分析；第11章瞬態(tài)動(dòng)力學(xué)

本書從信息流個(gè)性化推薦算法從業(yè)者的角度，闡述在資訊內(nèi)容類App中，如何搭建健壯、完善的個(gè)性化推薦算法體系，如何融合產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)的專家模型和端到端的深度學(xué)習(xí)，如何平衡短期的商業(yè)化目標(biāo)和長(zhǎng)期的用戶體驗(yàn)，以及我們?cè)诙鄠�(gè)行業(yè)頭部平臺(tái)實(shí)踐的過(guò)程中遇到的典型業(yè)務(wù)問(wèn)題和解決方案，對(duì)比理論推導(dǎo)為主的機(jī)器學(xué)習(xí)書籍，本身更偏向基于行業(yè)問(wèn)題的深

作者基于豐富的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)，開(kāi)發(fā)了一套全新的算法分類方法。該分類法站在通用問(wèn)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。

本書以最優(yōu)化算法及其MATLAB程序?qū)崿F(xiàn)為主線，結(jié)合相應(yīng)優(yōu)化例題及其編程示例，利用自編函數(shù)和MATLAB優(yōu)化工具箱函數(shù)求解優(yōu)化模型，使讀者輕松掌握編程應(yīng)用。全書共8章，內(nèi)容包括最優(yōu)化概論、線搜索方法、無(wú)約束優(yōu)化算法、約束優(yōu)化算法、線性規(guī)劃算法、整數(shù)規(guī)劃算法、二次規(guī)劃算法、動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法以及各類優(yōu)化算法的MATLAB實(shí)現(xiàn)，

智能優(yōu)化算法在解決大空間、非線性、全局尋優(yōu)、組合優(yōu)化等復(fù)雜問(wèn)題方面具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，因而得到了國(guó)內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注，并在信號(hào)處理、圖像處理、生產(chǎn)調(diào)度、任務(wù)分配、模式識(shí)別、自動(dòng)控制和機(jī)械設(shè)計(jì)等眾多領(lǐng)域得到了成功應(yīng)用。本書介紹了近年來(lái)新提出的5種智能優(yōu)化算法及其改進(jìn)算法的算法思想、原理、算法流程和程序?qū)崿F(xiàn)說(shuō)明，并給出了具體的

本書根據(jù)編者多年主講概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)課程的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)和現(xiàn)階段大學(xué)生的基本學(xué)情，并參照該課程的教學(xué)基本要求編寫。全書共分八章，主要包括隨機(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、統(tǒng)計(jì)量及其分布、參數(shù)估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)。本書注意基本概念和基礎(chǔ)理論，特別注意基礎(chǔ)知識(shí)間的內(nèi)在聯(lián)

本書介紹統(tǒng)計(jì)分析的Logistic回歸模型，以及擴(kuò)充模型，包括Logistic回歸搭配ROC曲線，多項(xiàng)Logistic回歸等，通過(guò)例題分析，結(jié)合計(jì)算機(jī)統(tǒng)計(jì)軟件的應(yīng)用，詳細(xì)闡述該模型原理與應(yīng)用。

本教材共九章，第一章至第五章為概率論部分，以研究隨機(jī)現(xiàn)象的統(tǒng)計(jì)規(guī)律性為主線，為讀者提供了必要的理論基礎(chǔ)。第六章至八章為數(shù)理統(tǒng)計(jì)部分，主要介紹了數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基本概念、常用分布、抽樣分布定理、參數(shù)估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)。第九章是Excel在概率統(tǒng)計(jì)中的應(yīng)用，現(xiàn)在的科學(xué)發(fā)展已經(jīng)越來(lái)越離不開(kāi)計(jì)算機(jī)的應(yīng)用，而數(shù)理統(tǒng)計(jì)是基于數(shù)據(jù)的收集、整理