時間序列分析是統計學科的一個重要分支，它主要研究隨著時間的變化，事物發(fā)生、發(fā)展的過程，尋找事物發(fā)展變化的規(guī)律并預測未來的走勢。在日常生產和生活中，時間序列比比皆是，所以目前時間序列分析方法廣泛應用于經濟、金融、天文、氣象、海洋、物理、化學、醫(yī)學、質量控制等諸多領域，成為眾多行業(yè)經常使用的統計方法。本書是基于Python

"空間和時空連續(xù)過程的建模是空間統計學中一個重要且具有挑戰(zhàn)性的問題。本書詳細闡述了隨機偏微分方程（SPDE）方法用于帶有Matérn協方差結構的連續(xù)空間過程的建模。該方法已經在R-INLA軟件包中采用集成嵌套拉普拉斯逼近（INLA）技術進行實現。本書通過使用模擬數據和真實應用程序的示例，解釋了關于建�？臻g過程和SPDE

《互聯網大廠推薦算法實戰(zhàn)》介紹了互聯網大廠當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與技術框架。 《互聯網大廠推薦算法實戰(zhàn)》總計10章，內容涵蓋了推薦系統的基礎知識、推薦系統中的特征工程、推薦系統中的Embedding、推薦系統的各組成模塊（包括召回、粗排、精排與重排）所使用的算法技術、推薦算法實踐中經

本書是在教育部制定的教學大綱基礎上，參照同濟大學“概率論與數理統計”課程及教材建設的經驗和成果，按照全國碩士研究生入學統一考試數學一的考試大綱要求，根據作者十多年的教學實踐經驗編寫而成．全書共分八章，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、隨機變量的數字特征、大數定律及中心極限定理、統計量和抽樣分布

本書基于國家社科基金的項目基礎上，更加完善和系統對該領域進行了梳理。層次模型，又稱多水平模型，是嵌套結構數據的建模方法。研究熱潮起于20世紀90年代，現已廣泛應用于教育學、社會學、經濟學等許多領域。層次模型的貝葉斯分析是統計學科前沿領域。而環(huán)境科學現正處于利用模型和數據進行推斷和預測的方法論革新時代，環(huán)境學家面臨涵蓋了

本書共含七章內容，各章內容依次為：函數與極限、導數與微分、微分中值定理與導數的應用、不定積分、定積分、定積分的應用、微分方程。本書通過新穎的講義形式編排，可幫助讀者更為輕松地理解并掌握高等數學的知識體系，同時本書還具備一下幾項特色：一是增加了重要概念、方法、理論的微課與例題講解。二是突高等數學的基本思想和基本方法。三是

本書共8章，并附有期中、期末同步測試卷和考研直通車真題卷與專題卷。同步檢測卷以章節(jié)為單位，全都按照研究生入學考試模式編排試卷，每章包含兩套試卷，分為A、B卷。A卷主要考查基本知識，讓讀者掌握教材知識點并熟練運用，打牢基礎；B卷難度稍大，編排了相當數量的考研真題，可以提升讀者解題能力，提前感受考研難度。試卷中的每一道習題

本書的內容按章編寫，全書共分九章，每章均按內容提要、習題全解、典型例題和練習題四個部分進行編寫。本書的基本概念和基本方法的介紹，力求從分析、比較入手，簡明分析問題的思維方法及應用技巧。在例題的選擇上，力求具有代表性，由淺入深，突出重點，注重分析問題和解決問題能力的提高和訓練。習題全解與典型例題是本書的重心所在，是教師上

本書分為：開場篇、技術篇、應用篇，共三篇。主要內容包括：緒論、支持向量機、稀疏支持向量回歸機、中國金融狀況指數的構建方案等。具體內容包括：高維數據的稀疏性、稀疏支持向量回歸機的研究現狀、線性模型等。

主要內容包括概率論基本概念、隨機變量及其分布、多維隨機變量、數字特征、極限定理、樣本與抽樣分布、參數估計、經驗假設、方差分析與回歸分析等，向學生介紹統計與經驗方法的理論背景、應用技術，以及使用Python解決概率統計應用問題。本書在力求體系的嚴密性的基礎上，天線理論夠用的原則，簡化有關定理的證明，對于難度較大的證明予以