本書基于MM算法原理和組裝分解技術系統(tǒng)地介紹了統(tǒng)計優(yōu)化問題中MM算法的構(gòu)造方法及其性質(zhì)特征。本書共分7章內(nèi)容,具體包括緒論、凸性、MM算法與組裝分解技術、單(多)元分布參數(shù)估計的MM算法、混合模型的MM算法、生存模型的半?yún)?shù)估計與MM算法、收斂性與加速算法。本書的目的在于為讀者特別是統(tǒng)計工作者提供一套簡單、有效、可靠的
本書全面介紹了求解非線性規(guī)劃問題的無罰函數(shù)方法。從基礎概念出發(fā),逐步講解罰函數(shù)方法、傳統(tǒng)與修正濾子方法、非單調(diào)濾子方法、自適應濾子方法以及其他無罰函數(shù)方法等。書中不僅提供了理論分析,還結(jié)合了豐富的數(shù)值實驗,以證明算法的收斂性和有效性。本書融合了深人的理論探討和實際案例,為研究生提供了堅實的理論基礎和實踐操作指南。書中對
"本書根據(jù)高職院校人才培養(yǎng)目標,本著簡明、基礎、實用的原則,結(jié)合編者多年講授“高等數(shù)學”課所積累的教學經(jīng)驗編寫而成。本書以“以應用為目的,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)學的準確性與科學性,又不過分追求理論的嚴謹性,略去了大多數(shù)的定理證明。注重實踐和學生基本運算能力,分析問題能力和解
本書教你如何從基于時間的數(shù)據(jù)(如日志、客戶分析和其他事件流)中獲得即時、有意義的預測。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間序列預測的統(tǒng)計和深度學習方法。全書分為四部分:第一部分介紹時間序列預測的概念;第二部分介紹使用統(tǒng)計模型進行預測;第三部分介紹使用深度學習進行大規(guī)模預測;第四部分
本書前7章為操作基礎,詳細介紹了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章為專題實例,按不同的分析專題講解了各種分析專題的參數(shù)設置方法與技巧:第8章靜力分析;第9章模態(tài)分析;第10章諧響應分析;第11章瞬態(tài)動力學
本書從信息流個性化推薦算法從業(yè)者的角度,闡述在資訊內(nèi)容類App中,如何搭建健壯、完善的個性化推薦算法體系,如何融合產(chǎn)品運營的專家模型和端到端的深度學習,如何平衡短期的商業(yè)化目標和長期的用戶體驗,以及我們在多個行業(yè)頭部平臺實踐的過程中遇到的典型業(yè)務問題和解決方案,對比理論推導為主的機器學習書籍,本身更偏向基于行業(yè)問題的深
作者基于豐富的教學經(jīng)驗,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,對現(xiàn)有大多數(shù)算法進行了較為準確的分類,旨在引領讀者沿著清晰、一致、連貫的思路來探索算法的設計與分析!端惴ㄔO計與分析基礎(第3版詳解版)》適合用作算法設計與分析的基礎教材,也適合任何有興趣探究算法奧秘的讀者自學使用。
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用。全書共8章,內(nèi)容包括最優(yōu)化概論、線搜索方法、無約束優(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、動態(tài)規(guī)劃算法以及各類優(yōu)化算法的MATLAB實現(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)化等復雜問題方面具有獨特的優(yōu)勢,因而得到了國內(nèi)外學者的廣泛關注,并在信號處理、圖像處理、生產(chǎn)調(diào)度、任務分配、模式識別、自動控制和機械設計等眾多領域得到了成功應用。本書介紹了近年來新提出的5種智能優(yōu)化算法及其改進算法的算法思想、原理、算法流程和程序?qū)崿F(xiàn)說明,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)計課程的教學經(jīng)驗和現(xiàn)階段大學生的基本學情,并參照該課程的教學基本要求編寫。全書共分八章,主要包括隨機事件與概率、隨機變量及其分布、多維隨機變量及其分布、隨機變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律與中心極限定理、統(tǒng)計量及其分布、參數(shù)估計和假設檢驗。本書注意基本概念和基礎理論,特別注意基礎知識間的內(nèi)在聯(lián)