《互聯(lián)網(wǎng)大廠推薦算法實(shí)戰(zhàn)》介紹了互聯(lián)網(wǎng)大廠當(dāng)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(luò)與技術(shù)框架。 《互聯(lián)網(wǎng)大廠推薦算法實(shí)戰(zhàn)》總計(jì)10章，內(nèi)容涵蓋了推薦系統(tǒng)的基礎(chǔ)知識(shí)、推薦系統(tǒng)中的特征工程、推薦系統(tǒng)中的Embedding、推薦系統(tǒng)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(shù)、推薦算法實(shí)踐中經(jīng)

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

本書是在《ProbabilityandStatistics（概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)）》的基礎(chǔ)修訂而來，全書總共11章，包括：引言、隨機(jī)變量及其概率分布、數(shù)字特征、大數(shù)定律與中心極限定理、統(tǒng)計(jì)量及其概率分布、參數(shù)估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)、回歸分析、方差分析、馬爾科夫鏈等內(nèi)容，本書用豐富的例子講述各種基本概念、基本理論和基本方法，在敘述上

本書在廣泛征求讀者意見的基礎(chǔ)上進(jìn)行編寫，設(shè)置了一些生活中與概率統(tǒng)計(jì)相關(guān)的經(jīng)典案例、編寫了一定數(shù)量的題目，例題和習(xí)題多采用一些在客觀世界，即自然科學(xué)、工程技術(shù)、經(jīng)濟(jì)管理領(lǐng)域和日常生活中經(jīng)常遇到的現(xiàn)實(shí)問題，希望以此來提高學(xué)生學(xué)習(xí)概率統(tǒng)計(jì)的興趣以及利用概率統(tǒng)計(jì)知識(shí)解決實(shí)際問題的能力。本書內(nèi)容共七章，第一、二、三章介紹概率論內(nèi)

本書基于國(guó)家社科基金的項(xiàng)目基礎(chǔ)上，更加完善和系統(tǒng)對(duì)該領(lǐng)域進(jìn)行了梳理。層次模型，又稱多水平模型，是嵌套結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的建模方法。研究熱潮起于20世紀(jì)90年代，現(xiàn)已廣泛應(yīng)用于教育學(xué)、社會(huì)學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)等許多領(lǐng)域。層次模型的貝葉斯分析是統(tǒng)計(jì)學(xué)科前沿領(lǐng)域。而環(huán)境科學(xué)現(xiàn)正處于利用模型和數(shù)據(jù)進(jìn)行推斷和預(yù)測(cè)的方法論革新時(shí)代，環(huán)境學(xué)家面臨涵蓋了

本書共含七章內(nèi)容，各章內(nèi)容依次為：函數(shù)與極限、導(dǎo)數(shù)與微分、微分中值定理與導(dǎo)數(shù)的應(yīng)用、不定積分、定積分、定積分的應(yīng)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(shù)學(xué)的知識(shí)體系，同時(shí)本書還具備一下幾項(xiàng)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(shù)學(xué)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(cè)試卷和考研直通車真題卷與專題卷。同步檢測(cè)卷以章節(jié)為單位，全都按照研究生入學(xué)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(shí)，讓讀者掌握教材知識(shí)點(diǎn)并熟練運(yùn)用，打牢基礎(chǔ)；B卷難度稍大，編排了相當(dāng)數(shù)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(xí)題

本書的內(nèi)容按章編寫，全書共分九章，每章均按內(nèi)容提要、習(xí)題全解、典型例題和練習(xí)題四個(gè)部分進(jìn)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(jiǎn)明分析問題的思維方法及應(yīng)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(diǎn)，注重分析問題和解決問題能力的提高和訓(xùn)練。習(xí)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(chǎng)篇、技術(shù)篇、應(yīng)用篇，共三篇。主要內(nèi)容包括：緒論、支持向量機(jī)、稀疏支持向量回歸機(jī)、中國(guó)金融狀況指數(shù)的構(gòu)建方案等。具體內(nèi)容包括：高維數(shù)據(jù)的稀疏性、稀疏支持向量回歸機(jī)的研究現(xiàn)狀、線性模型等。

主要內(nèi)容包括概率論基本概念、隨機(jī)變量及其分布、多維隨機(jī)變量、數(shù)字特征、極限定理、樣本與抽樣分布、參數(shù)估計(jì)、經(jīng)驗(yàn)假設(shè)、方差分析與回歸分析等，向?qū)W生介紹統(tǒng)計(jì)與經(jīng)驗(yàn)方法的理論背景、應(yīng)用技術(shù)，以及使用Python解決概率統(tǒng)計(jì)應(yīng)用問題。本書在力求體系的嚴(yán)密性的基礎(chǔ)上，天線理論夠用的原則，簡(jiǎn)化有關(guān)定理的證明，對(duì)于難度較大的證明予以