《互联网大厂推荐算法实战》介绍了互联网大厂当前采用的一些前沿推荐算法，并梳理了这些算法背后的思想脉络与技术框架。 《互联网大厂推荐算法实战》总计10章，内容涵盖了推荐系统的基础知识、推荐系统中的特征工程、推荐系统中的Embedding、推荐系统的各组成模块（包括召回、粗排、精排与重排）所使用的算法技术、推荐算法实践中经

本书是在教育部制定的教学大纲基础上，参照同济大学“概率论与数理统计”课程及教材建设的经验和成果，按照全国硕士研究生入学统一考试数学一的考试大纲要求，根据作者十多年的教学实践经验编写而成．全书共分八章，包括随机事件与概率、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律及中心极限定理、统计量和抽样分布

本书是在《ProbabilityandStatistics（概率论与数理统计）》的基础修订而来，全书总共11章，包括：引言、随机变量及其概率分布、数字特征、大数定律与中心极限定理、统计量及其概率分布、参数估计和假设检验、回归分析、方差分析、马尔科夫链等内容，本书用丰富的例子讲述各种基本概念、基本理论和基本方法，在叙述上

本书在广泛征求读者意见的基础上进行编写，设置了一些生活中与概率统计相关的经典案例、编写了一定数量的题目，例题和习题多采用一些在客观世界，即自然科学、工程技术、经济管理领域和日常生活中经常遇到的现实问题，希望以此来提高学生学习概率统计的兴趣以及利用概率统计知识解决实际问题的能力。本书内容共七章，第一、二、三章介绍概率论内

本书基于国家社科基金的项目基础上，更加完善和系统对该领域进行了梳理。层次模型，又称多水平模型，是嵌套结构数据的建模方法。研究热潮起于20世纪90年代，现已广泛应用于教育学、社会学、经济学等许多领域。层次模型的贝叶斯分析是统计学科前沿领域。而环境科学现正处于利用模型和数据进行推断和预测的方法论革新时代，环境学家面临涵盖了

本书共含七章内容，各章内容依次为：函数与极限、导数与微分、微分中值定理与导数的应用、不定积分、定积分、定积分的应用、微分方程。本书通过新颖的讲义形式编排，可帮助读者更为轻松地理解并掌握高等数学的知识体系，同时本书还具备一下几项特色：一是增加了重要概念、方法、理论的微课与例题讲解。二是突高等数学的基本思想和基本方法。三是

本书共8章，并附有期中、期末同步测试卷和考研直通车真题卷与专题卷。同步检测卷以章节为单位，全都按照研究生入学考试模式编排试卷，每章包含两套试卷，分为A、B卷。A卷主要考查基本知识，让读者掌握教材知识点并熟练运用，打牢基础；B卷难度稍大，编排了相当数量的考研真题，可以提升读者解题能力，提前感受考研难度。试卷中的每一道习题

本书的内容按章编写，全书共分九章，每章均按内容提要、习题全解、典型例题和练习题四个部分进行编写。本书的基本概念和基本方法的介绍，力求从分析、比较入手，简明分析问题的思维方法及应用技巧。在例题的选择上，力求具有代表性，由浅入深，突出重点，注重分析问题和解决问题能力的提高和训练。习题全解与典型例题是本书的重心所在，是教师上

本书分为：开场篇、技术篇、应用篇，共三篇。主要内容包括：绪论、支持向量机、稀疏支持向量回归机、中国金融状况指数的构建方案等。具体内容包括：高维数据的稀疏性、稀疏支持向量回归机的研究现状、线性模型等。

主要内容包括概率论基本概念、随机变量及其分布、多维随机变量、数字特征、极限定理、样本与抽样分布、参数估计、经验假设、方差分析与回归分析等，向学生介绍统计与经验方法的理论背景、应用技术，以及使用Python解决概率统计应用问题。本书在力求体系的严密性的基础上，天线理论够用的原则，简化有关定理的证明，对于难度较大的证明予以