线性模型的理论及其应用 【数理化】

建立数学模型实例研究 【数理化】

模糊模型的辨识及应用 【数理化】

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...

解释概率模型 Logit、Probit以及其他广义线性模型 39 【数理化】

本书的主要内容是介绍多种概率模型。首先回顾了广义线性模型，第2章介绍了一种解释广义线性模型结果的系统方法。第3章解释二分logit和probit模型。第4章解释序列logit和probit模型。第5章解释有序和probit模...

模式识别原理与应用 【数理化】

本书内容包括模式识别、结构模式识别、模糊模式识别、神经网络模式识别、多分类器融合、文本分类、语音识别、图像识别和视频识别等。

线性模型参数估计及其改进 【数理化】

配位化学：原理与应用 【数理化】

本书主要讲述了配位化学的基本原理，涉及结构化学和群论的基础知识、配合物的合成方法及手性配合物的应用。

数学模型引论 第2版 【数理化】

原子核的宏观模型 【数理化】