真實(shí)世界中的序列數(shù)據(jù)隨時(shí)間推移呈爆炸式增長(zhǎng)，如何設(shè)計(jì)面向序列數(shù)據(jù)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)方法是當(dāng)前研究的熱點(diǎn)之一。本書以深度學(xué)習(xí)和多視圖學(xué)習(xí)為理論基礎(chǔ)，以序列數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，為面向序列數(shù)據(jù)分析提供多視圖的學(xué)習(xí)方法與技術(shù)，同時(shí)為典型場(chǎng)景下的序列數(shù)據(jù)分析提供多視圖深度學(xué)習(xí)解決方案，以期為序列數(shù)據(jù)分析、多視圖學(xué)習(xí)領(lǐng)域的研究及應(yīng)用提供參考。

本書包括4個(gè)部分內(nèi)容：1-4章為概率論的理論部分;5-6章為統(tǒng)計(jì)應(yīng)用的基礎(chǔ)準(zhǔn)備部分,介紹了大量樣本數(shù)據(jù)呈現(xiàn)的極限特征,以及統(tǒng)計(jì)應(yīng)用中常用的四大分布及性質(zhì);7-8章為統(tǒng)計(jì)的基本應(yīng)用部分,介紹了參數(shù)的點(diǎn)估計(jì),區(qū)間估計(jì)以及假設(shè)檢驗(yàn)問(wèn)題;第9章介紹了現(xiàn)實(shí)中常用的統(tǒng)計(jì)方法--一元回歸分析.前8章是一般本科概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)課程的基

本書以近鄰思想、同步聚類模型及快速同步聚類算法為研究課題，重點(diǎn)研究了基于近鄰圖與單元網(wǎng)格圖的聚類算法、基于近鄰勢(shì)與單元網(wǎng)格近鄰勢(shì)的聚類算法、快速同步聚類算法、基于Vicsek模型線性版本的同步聚類算法、基于線性加權(quán)Vicsek模型的收縮同步聚類算法、基于分而治之框架與收縮同步聚類算法的多層同步聚類方法和基于ESynC算

貝葉斯是當(dāng)前人工智能的重要基礎(chǔ)之一。目前市面上有關(guān)貝葉斯的書籍，大多是從工科角度去闡述貝葉斯定理的推導(dǎo)和應(yīng)用，因此運(yùn)用了非常多的煩瑣公式、定理和推導(dǎo)。而貝葉斯應(yīng)用卻是非常廣泛的，絕不僅僅是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)工具，還可以上升到一套科學(xué)思維方法論。本書主要以貝葉斯為核心，講授了一些重要的思維方式，包括概率思維、最大似然估計(jì)、貝

試驗(yàn)設(shè)計(jì)是近代科學(xué)發(fā)展的重要基礎(chǔ)理論之一。它研究不同條件下各種試驗(yàn)的*優(yōu)設(shè)計(jì)準(zhǔn)則、構(gòu)造和分析的理論與方法。為適應(yīng)現(xiàn)代試驗(yàn)的需要，作者于2006年開始建立了一個(gè)新的*優(yōu)因子分析設(shè)計(jì)理論，包括*優(yōu)性準(zhǔn)則、*優(yōu)設(shè)計(jì)構(gòu)造，以及他們?cè)诟鞣N不同設(shè)計(jì)類中的推廣�！�*優(yōu)因析設(shè)計(jì)理論（英）》*先給出近代試驗(yàn)設(shè)計(jì)，主要是多因子試驗(yàn)設(shè)計(jì)的基

本書系統(tǒng)地介紹了多元統(tǒng)計(jì)分析中的經(jīng)典理論和方法，重點(diǎn)講解了多元正態(tài)總體的參數(shù)估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)、聚類分析、判別分析、主成分分析、因子分析、對(duì)應(yīng)分析、典型相關(guān)分析。本書力求以統(tǒng)計(jì)思想為主線，以SPSS軟件為工具，深入淺出地介紹各種多元統(tǒng)計(jì)方法的理論和應(yīng)用，以大量實(shí)際問(wèn)題為背景，介紹多元統(tǒng)計(jì)分析的基本概念和方法，具有很強(qiáng)的實(shí)用

《隨機(jī)分析與控制簡(jiǎn)明教程》介紹隨機(jī)分析及隨機(jī)控制的基本理論與方法.第1章介紹布朗運(yùn)動(dòng)與鞅,涵蓋定義、停時(shí)定理、Doob不等式、下鞅的Doob-Meyer分解定理、Meyer過(guò)程等內(nèi)容;第2章介紹隨機(jī)積分、It.公式、鞅表示定理,以及測(cè)度變換的Girsanov定理.第3章介紹隨機(jī)微分方程基礎(chǔ):解的存在唯一性、解對(duì)系數(shù)的連

在產(chǎn)品研發(fā)或改進(jìn)過(guò)程中，需要進(jìn)行大量而重復(fù)的實(shí)驗(yàn)以確定最優(yōu)的配方及工藝。掌握先進(jìn)的實(shí)驗(yàn)方法和數(shù)據(jù)處理方法，可以縮短研發(fā)周期、節(jié)省研發(fā)成本�！稄牧銓W(xué)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)處理》以實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)為主線，除了介紹實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的基本原理與方法以外，佐以大量產(chǎn)業(yè)車間范例，旨在使讀者學(xué)會(huì)不同的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的理論與方法。同時(shí)通過(guò)本書對(duì)范例的說(shuō)明，了

本書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)編寫而成．全書共分八章，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

相依混合隨機(jī)變量是現(xiàn)代概率統(tǒng)計(jì)中的重要概念,它具有非常直觀的實(shí)際應(yīng)用背景,如時(shí)間序列數(shù)據(jù)、空間數(shù)據(jù)、網(wǎng)格數(shù)據(jù)和高頻數(shù)據(jù)等都具有相依性,且呈現(xiàn)漸近獨(dú)立的特征.因此,近幾十年來(lái)一直都吸引了眾多學(xué)者的關(guān)注與研究,獲得了豐碩的研究成果.本書主要介紹混合隨機(jī)變量的基本理論,內(nèi)容包括混合隨機(jī)變量的定義與性質(zhì)、隨機(jī)過(guò)程的混合性質(zhì)、混