本書(shū)從系統(tǒng)視角出發(fā),闡述如何利用技術(shù)手段搭建企業(yè)級(jí)推薦系統(tǒng),內(nèi)容包括認(rèn)知篇、數(shù)據(jù)篇、召回篇、排序篇、系統(tǒng)篇5個(gè)部分，覆蓋企業(yè)級(jí)推薦系統(tǒng)建設(shè)的核心要點(diǎn)。本書(shū)知識(shí)體系清晰，從基礎(chǔ)知識(shí)切入，逐步深入，先后涉及推薦系統(tǒng)的經(jīng)典技術(shù)、主流技術(shù)和前沿技術(shù)。本書(shū)通過(guò)“理論+案例+代碼示例+心得體會(huì)”的方式闡述、歸納和總結(jié)推薦系統(tǒng)的知識(shí)

時(shí)間序列分析是統(tǒng)計(jì)學(xué)科的一個(gè)重要分支，它主要研究隨著時(shí)間的變化，事物發(fā)生、發(fā)展的過(guò)程，尋找事物發(fā)展變化的規(guī)律并預(yù)測(cè)未來(lái)的走勢(shì)。在日常生產(chǎn)和生活中，時(shí)間序列比比皆是，所以目前時(shí)間序列分析方法廣泛應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)、金融、天文、氣象、海洋、物理、化學(xué)、醫(yī)學(xué)、質(zhì)量控制等諸多領(lǐng)域，成為眾多行業(yè)經(jīng)常使用的統(tǒng)計(jì)方法。本書(shū)是基于Python

本書(shū)系統(tǒng)介紹了非線性**化問(wèn)題的經(jīng)典理論和傳統(tǒng)優(yōu)化算法，如約束優(yōu)化問(wèn)題的**性條件、鞍點(diǎn)理論和對(duì)偶理論，梯度下降算法、可行方向法、罰函數(shù)方法等，同時(shí)也介紹了一些新近發(fā)展起來(lái)的優(yōu)化理論與算法，如次梯度理論、共軛函數(shù)、信賴域方法、臨近點(diǎn)方法、交替極小化方法、交替方向法等。

本教材從實(shí)際數(shù)據(jù)應(yīng)用角度出發(fā)，結(jié)合實(shí)際生活、經(jīng)濟(jì)、金融等方面數(shù)據(jù)，將非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法與實(shí)際應(yīng)用相結(jié)合，強(qiáng)化理論知識(shí)及R軟件的應(yīng)用，提出解決相關(guān)問(wèn)題的具體步驟，從而使讀者能夠理解常用非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法的思想，并通過(guò)R軟件實(shí)現(xiàn)應(yīng)用非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法分析數(shù)據(jù)需求。本書(shū)的目的是希望用簡(jiǎn)明的語(yǔ)言，完整的案例分析來(lái)直觀的介紹非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法的

"空間和時(shí)空連續(xù)過(guò)程的建模是空間統(tǒng)計(jì)學(xué)中一個(gè)重要且具有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題。本書(shū)詳細(xì)闡述了隨機(jī)偏微分方程（SPDE）方法用于帶有Matérn協(xié)方差結(jié)構(gòu)的連續(xù)空間過(guò)程的建模。該方法已經(jīng)在R-INLA軟件包中采用集成嵌套拉普拉斯逼近（INLA）技術(shù)進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。本書(shū)通過(guò)使用模擬數(shù)據(jù)和真實(shí)應(yīng)用程序的示例，解釋了關(guān)于建模空間過(guò)程和SPDE

《互聯(lián)網(wǎng)大廠推薦算法實(shí)戰(zhàn)》介紹了互聯(lián)網(wǎng)大廠當(dāng)前采用的一些前沿推薦算法，并梳理了這些算法背后的思想脈絡(luò)與技術(shù)框架。 《互聯(lián)網(wǎng)大廠推薦算法實(shí)戰(zhàn)》總計(jì)10章，內(nèi)容涵蓋了推薦系統(tǒng)的基礎(chǔ)知識(shí)、推薦系統(tǒng)中的特征工程、推薦系統(tǒng)中的Embedding、推薦系統(tǒng)的各組成模塊（包括召回、粗排、精排與重排）所使用的算法技術(shù)、推薦算法實(shí)踐中經(jīng)

本書(shū)是在教育部制定的教學(xué)大綱基礎(chǔ)上，參照同濟(jì)大學(xué)“概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)”課程及教材建設(shè)的經(jīng)驗(yàn)和成果，按照全國(guó)碩士研究生入學(xué)統(tǒng)一考試數(shù)學(xué)一的考試大綱要求，根據(jù)作者十多年的教學(xué)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)編寫(xiě)而成．全書(shū)共分八章，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)定律及中心極限定理、統(tǒng)計(jì)量和抽樣分布

本書(shū)介紹作者近年來(lái)提出的最小約束違背優(yōu)化新方向和相關(guān)研究成果,主要內(nèi)容包括最小約束違背線性錐優(yōu)化、最小約束違背二次規(guī)劃、最小約束違背非線性凸優(yōu)化、一類最小約束違背極小極大優(yōu)化問(wèn)題、最小約束違背非凸約束規(guī)劃和一般度量下的最小約束違背凸優(yōu)化.《BR》理論方面的進(jìn)展包括以最小違背平移為工具,延拓了各類凸優(yōu)化問(wèn)題的對(duì)偶理論,證

在中國(guó)科大“高等應(yīng)用數(shù)學(xué)”課程講義的基礎(chǔ)上編寫(xiě)而成，是研究生從事科學(xué)研究的“入門(mén)”課。第1～3章主要介紹應(yīng)用數(shù)學(xué)處理問(wèn)題的思路，回顧大學(xué)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)并引出漸近分析方法；第4～5章通過(guò)案例介紹應(yīng)用數(shù)學(xué)的分析過(guò)程；第6～7章介紹量綱分析和尺度化等數(shù)學(xué)問(wèn)題的簡(jiǎn)化方法；第8～10章介紹正則攝動(dòng)、奇異攝動(dòng)、多尺度攝動(dòng)等各種攝動(dòng)方法；

本書(shū)是在《ProbabilityandStatistics（概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)）》的基礎(chǔ)修訂而來(lái)，全書(shū)總共11章，包括：引言、隨機(jī)變量及其概率分布、數(shù)字特征、大數(shù)定律與中心極限定理、統(tǒng)計(jì)量及其概率分布、參數(shù)估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)、回歸分析、方差分析、馬爾科夫鏈等內(nèi)容，本書(shū)用豐富的例子講述各種基本概念、基本理論和基本方法，在敘述上