大数据分析 方法与应用 【数理化】

本书的目标是希望介绍数据挖掘、统计学习和模式识别中的相关理论、方法与工具。理论的目标是学生最终能够掌握复杂数据的分析与建模；应用的目标是能够按照实证研究的规范和数据挖掘的设计步骤进行大数据流程...

误差理论与数据处理 【数理化】

本书主要包括绪论、量值传递与计量检定、误差分析的基本概念、测试系统的误差分析与补偿、测量结果的处理及评定、数据处理的最小二乘法、静态实验数据的处理方法、动态实验数据的处理方法、误差分析与数据...

高维数据统计方法、理论与应用 【数理化】

本书融合了高维数据的方法概念、计算算法以及高维统计学方面的数学理论和应用，以实际数据的分析应用为牵引，以数学方法和定理的推倒为依据，详细介绍了基于Lasso的高维数据变量选择、估计与预测，并结合实例进行...

实验误差估计与数据处理 兼谈电子计算机语言程序 【数理化】

大学通用化学实验技术学习指南 【数理化】

本书在一级学科层面，以化学实验技能解答为主线，按12大化学实验技术进行分类编排，连同基础知识共分为13章。含有12大基础化学实验技术模块，即灯的使用和简单玻璃工技术、物质的分离与提纯技术、物质理化性质的检...

大脑机器和数学 【数理化】

现代数据分析与信息模式识别 【数理化】

本文以信息论为切入点，集统计理论、系统理论、模糊数学理论、模式识别理论于一身，对信息模式识别(IPR)关键技术进行了系统的研究。其主要研究内容包括以下4个方面：信息模式测度(IPM)研究、信息特征压缩(IFC)研...

大数据分布式计算与案例 【数理化】

大数据分布式计算课程是大数据方向应用统计专业硕士学生的专业必修课，通过本课程的学习使学生能够掌握目前大数据挖掘领域常用的并行计算方法，加深学生对统计并行计算的理解，培养学生使用在现代并行架构下利用...

工业机器人误差分析 【数理化】

王者之路 机器证明及其应用 【数理化】