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本书以易于理解的方式讲述了时间序列模型及其应用，主要内容包括：趋势、平稳时间序列模型、非平稳时间序列模型、模型识别、参数估计、模型诊断、预测、季节模型、时间序列回归模型、异方差时间序列模型、谱分析入门、谱估计、门限模型.对所有的思想和方法，都用真实数据集和模拟数据集进行了说明. 本书可作为高等院校统

代码跑出来的概率统计问题；程序员的概率统计开心辞典；开放数据集，全代码攻略。现实工作中，人们常被要求用数据说话。可是，数据自己是不能说话的，只有对它进行可靠分析和深入挖掘才能找到有价值的信息。概率统计是数据分析的通用语言，是大数据时代预测未来的根基。站在时代浪尖上的程序员只有具备统计思维才能掌握数据

本书共有43章，内容涵盖常见的神经网络（BP、RBF、SOM、Hopfield、Elman、LVQ、Kohonen、GRNN、NARX等）以及相关智能算法（SVM、决策树、随机森林、极限学习机等）。同时，部分章节也涉及了常见的优化算法（遗传算法、蚁群算法等）与神经网络的结合问题。此外，本书还介绍了M

人工智能和大数据时代，解决最有挑战性问题的主流方案是分布式机器学习！本书旨在全面介绍分布式机器学习的现状，深入分析其中的核心技术问题，并且讨论该领域未来的发展方向。由微软亚洲研究院机器学习核心团队潜心力作！鄂维南院士、周志华教授倾心撰写推荐序！本书旨在全面介绍分布式机器学习的现状，深入分析其中的核心

这是一本非常有趣的编程启蒙书，全书从中小学生的角度来讲述，没有生涩的内容，取而代之的是生动活泼的漫画和风趣幽默的文字。并配合超萌的编程软件，从开始学习与计算机对话到自己独立制作一个游戏，由浅入深地讲述编程的思维。同时，与计算机展开的逻辑较量一定会让你觉得很有意思。你可以在茶余饭后阅读本书，甚至蹲在马
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