本書將模糊數(shù)據(jù)作為統(tǒng)計學研究范疇的對象，特別是以具有凸性的模糊數(shù)據(jù)作為研究對象，將統(tǒng)計學分析方法和模糊數(shù)學理論有機地結(jié)合起來，尤其是將α截集與置信區(qū)間分析方法相結(jié)合，提出并研究了模糊統(tǒng)計估計方法、廣義模糊估計量等。這些成果豐富和發(fā)展了模糊數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析方法，在模糊數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析方法的方法論、認識論上具有一定程度的創(chuàng)新發(fā)展。全書系統(tǒng)地闡述和研究了模糊數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析方法及應(yīng)用。全書內(nèi)容分為兩部分:第一部分介紹和闡述了模糊集理論的有關(guān)內(nèi)容，這是全書的理論基礎(chǔ);第二部分研究和闡述了模糊數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析方法及應(yīng)用，

本書深入全面地講解了現(xiàn)代推薦算法，同時兼顧深度和廣度，介紹了當下較前沿、先進的各類算法及其實踐。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，本書還重點講解面向工業(yè)實踐的選擇及改進，為讀者打下推薦系統(tǒng)的算法基礎(chǔ)；進而帶著讀者進階到前沿篇、難點篇，面對推薦系統(tǒng)中的各式問題，給出解決方案；最后在決策篇中，從技術(shù)原理和用戶心理出發(fā)，解釋一些常見決策背后的依據(jù)，從而幫助讀者從執(zhí)行層面進階到?jīng)Q策層面，建立大局觀。本書力求用簡潔易懂的語言說清核心原理，對已經(jīng)有一定

本書以Python為工具，全面講解概率論與數(shù)理統(tǒng)計的主要內(nèi)容和多元統(tǒng)計分析常用技術(shù)。全書包括13章和4個附錄，內(nèi)容翔實，講解深入淺出。概率論4章，講解概率論基礎(chǔ)知識，主要是隨機變量的相關(guān)理論；數(shù)理統(tǒng)計4章，主要是樣本理論、參數(shù)估計和假設(shè)檢驗；回歸分析2章，包括一元和多元回歸分析及其統(tǒng)計解釋；多元統(tǒng)計3章，主要講解主成分分析和因子分析理論。整書內(nèi)容簡明，易上手，實用性強。本書不需要讀者有良好的數(shù)學基礎(chǔ)，4個附錄提供了Python基礎(chǔ)知識、微積分與線性代數(shù)的必要基礎(chǔ)，可滿足不同層次的讀者需求。本書的

本書以Python為工具，全面講解概率論與數(shù)理統(tǒng)計的主要內(nèi)容和多元統(tǒng)計分析常用技術(shù)。全書包括13章和4個附錄，內(nèi)容翔實，講解深入淺出。概率論4章，講解概率論基礎(chǔ)知識，主要是隨機變量的相關(guān)理論；數(shù)理統(tǒng)計4章，主要是樣本理論、參數(shù)估計和假設(shè)檢驗；回歸分析2章，包括一元和多元回歸分析及其統(tǒng)計解釋；多元統(tǒng)計3章，主要講解主成分分析和因子分析理論。整書內(nèi)容簡明，易上手，實用性強。本書不需要讀者有良好的數(shù)學基礎(chǔ)，4個附錄提供了Python基礎(chǔ)知識、微積分與線性代數(shù)的必要基礎(chǔ)，可滿足不同層次的讀者需求。本書的

本書主要介紹了現(xiàn)代隨機過程理論中一些經(jīng)典的理論,內(nèi)容包括預(yù)備知識、隨機過程的基本概念、泊松過程、布朗運動、馬爾可夫鏈、更新過程、鞅與停時、隨機積分與隨機微分方程以及它們在破產(chǎn)理論和金融衍生產(chǎn)品定價方面的應(yīng)用.本書選材精簡實用,內(nèi)容安排得當,論述簡潔明了,語言自然流暢,具有很好的可讀性.此外,每小節(jié)之后基本都配有精選的練習題,便于讀者掌握和鞏固知識,每章還配有電子課件,掃描二維碼可以反復(fù)學習.

本書面向復(fù)雜不確定環(huán)境下可解釋分類的需求，重點闡述作者提出的置信規(guī)則分類方法體系及其在實際工程中的應(yīng)用。全書主要內(nèi)容包括不可靠數(shù)據(jù)魯棒置信規(guī)則分類、面向大數(shù)據(jù)的緊湊置信規(guī)則分類、數(shù)據(jù)與知識雙驅(qū)動的復(fù)合置信規(guī)則分類、精確且可解釋的置信關(guān)聯(lián)規(guī)則分類、面向高維數(shù)據(jù)的置信關(guān)聯(lián)規(guī)則分類、面向軟標簽數(shù)據(jù)的置信關(guān)聯(lián)規(guī)則分類等方面的理論進展，以及在編隊目標識別、多框架融合目標識別、多屬性決策融合目標威脅評估等實際問題中的應(yīng)用。

功能分析（FunctionsAnalysis)是由斯金納在1948年提出的用以解釋行為和環(huán)境變量之間的關(guān)系的一種方法，70年代起研究人員開始將其應(yīng)用于臨床實踐。實踐證明這一方法對于孤獨癥、智力發(fā)育障礙、精神分裂癥及多重診斷等人群的嚴重問題行為的分析上有著重要的作用。本書是有關(guān)功能分析方法的最新內(nèi)容，詳細介紹了這一方法的具體實踐應(yīng)用和注意事項，包括倫理考量、實驗設(shè)計和方法、數(shù)據(jù)解讀等多個方面。書中提供教學用幻燈片、練習腳本、培訓前后的測驗、數(shù)據(jù)記錄表格和可重復(fù)使用的講義等材料，適用于對學校、

本書基于回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)ESN研究時間序列分類和預(yù)測問題：第一，分析了面向時間序列分析的ESN；第二，研究了基于DE和ESN的時間序列分類方法；第三，研究了基于BSA優(yōu)化ESN的時間序列預(yù)測方法；第四，研究了基于組合ESN的時間序列預(yù)測方法；第五，設(shè)計了基于小波ESN的旅游需求預(yù)測模型；第六，構(gòu)建了基于雙儲備池ESN的電力負荷預(yù)測模型；第七，設(shè)計了基于VMD和改進ESN的風速預(yù)測模型；第八，提出了基于Bagging和ESN的能源消費量預(yù)測。這些研究成果可以幫助行業(yè)和企業(yè)管理人員提高復(fù)雜數(shù)據(jù)環(huán)境下的預(yù)

本書是時間序列領(lǐng)域的經(jīng)典之作,自1970年出版以來不斷修訂再版,歷經(jīng)50年的檢驗始終都是時間序列領(lǐng)域的權(quán)威典范。四位作者也是學界赫赫有名、蜚聲世界的統(tǒng)計學大師,他們用詞簡潔并富有感染力,敘述通俗并強調(diào)實際應(yīng)用,同時大量的實例更能使讀者很快體會其中直觀而深刻的時間序列分析精髓,掌握實踐的技巧。

這本書是基于作者的講義“非線性自治系統(tǒng)上的無窮維動力系統(tǒng)”，它的目的是系統(tǒng)整理和完善無窮維動力系統(tǒng)及其應(yīng)用偏微分方程理論，特別是在流體力學方面。本書旨在介紹一些來自物理、流體力學和材料科學的自治非線性演化方程的**結(jié)果，如Navier-Stokes方程、Navier-Stokes-Voight系統(tǒng)、非線性熱粘彈性系統(tǒng)，這本書的大部分內(nèi)容都是基于作者近年來進行的研究，其中一些以前只在原始論文中發(fā)表，有些材料直到現(xiàn)在才發(fā)表。