本教材从实际数据应用角度出发，结合实际生活、经济、金融等方面数据，将非参数统计方法与实际应用相结合，强化理论知识及R软件的应用，提出解决相关问题的具体步骤，从而使读者能够理解常用非参数统计方法的思想，并通过R软件实现应用非参数统计方法分析数据需求。本书的目的是希望用简明的语言，完整的案例分析来直观的介绍非参数统计方法的基本应用，对方法的介绍仅仅围绕软件结果的的输出，目的是使读者真正了解计算机输出结果以及它们对分析结论的重要性，以此作为非参数统计课堂理论教学的一个有益补充。学习本书的所需要的预备知

本书将模糊数据作为统计学研究范畴的对象，特别是以具有凸性的模糊数据作为研究对象，将统计学分析方法和模糊数学理论有机地结合起来，尤其是将α截集与置信区间分析方法相结合，提出并研究了模糊统计估计方法、广义模糊估计量等。这些成果丰富和发展了模糊数据统计分析方法，在模糊数据统计分析方法的方法论、认识论上具有一定程度的创新发展。全书系统地阐述和研究了模糊数据统计分析方法及应用。全书内容分为两部分:第一部分介绍和阐述了模糊集理论的有关内容，这是全书的理论基础;第二部分研究和阐述了模糊数据统计分析方法及应用，

本书深入全面地讲解了现代推荐算法，同时兼顾深度和广度，介绍了当下较前沿、先进的各类算法及其实践。本书从总览篇开始，介绍推荐系统的基本概念及工作环节。在模型篇中，除了梳理推荐系统的发展史，本书还重点讲解面向工业实践的选择及改进，为读者打下推荐系统的算法基础；进而带着读者进阶到前沿篇、难点篇，面对推荐系统中的各式问题，给出解决方案；最后在决策篇中，从技术原理和用户心理出发，解释一些常见决策背后的依据，从而帮助读者从执行层面进阶到决策层面，建立大局观。本书力求用简洁易懂的语言说清核心原理，对已经有一定

本书以Python为工具，全面讲解概率论与数理统计的主要内容和多元统计分析常用技术。全书包括13章和4个附录，内容翔实，讲解深入浅出。概率论4章，讲解概率论基础知识，主要是随机变量的相关理论；数理统计4章，主要是样本理论、参数估计和假设检验；回归分析2章，包括一元和多元回归分析及其统计解释；多元统计3章，主要讲解主成分分析和因子分析理论。整书内容简明，易上手，实用性强。本书不需要读者有良好的数学基础，4个附录提供了Python基础知识、微积分与线性代数的必要基础，可满足不同层次的读者需求。本书的

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本书主要介绍了现代随机过程理论中一些经典的理论,内容包括预备知识、随机过程的基本概念、泊松过程、布朗运动、马尔可夫链、更新过程、鞅与停时、随机积分与随机微分方程以及它们在破产理论和金融衍生产品定价方面的应用.本书选材精简实用,内容安排得当,论述简洁明了,语言自然流畅,具有很好的可读性.此外,每小节之后基本都配有精选的练习题,便于读者掌握和巩固知识,每章还配有电子课件,扫描二维码可以反复学习.

全书共十章，内容包括回归分析、变量选择、时间序列、非参数统计、聚类分析、判别分析、逻辑斯谛回归与支持向量机、主成分分析、因子分析、纵向数据分析。各章都有丰富的案例分析，为使书中案例贴近数据的应用实际，采用了方便获取的证券市场高频数据，并使用国际通用的R软件进行数据收集、处理、加工和分析，便于读者自己动手和实际应用。全书内容讲解简明扼要，注重应用，让读者从收集数据开始，掌握数据收集、整理和大数据统计分析的全过程。

本书面向复杂不确定环境下可解释分类的需求，重点阐述作者提出的置信规则分类方法体系及其在实际工程中的应用。全书主要内容包括不可靠数据鲁棒置信规则分类、面向大数据的紧凑置信规则分类、数据与知识双驱动的复合置信规则分类、精确且可解释的置信关联规则分类、面向高维数据的置信关联规则分类、面向软标签数据的置信关联规则分类等方面的理论进展，以及在编队目标识别、多框架融合目标识别、多属性决策融合目标威胁评估等实际问题中的应用。

功能分析（FunctionsAnalysis)是由斯金纳在1948年提出的用以解释行为和环境变量之间的关系的一种方法，70年代起研究人员开始将其应用于临床实践。实践证明这一方法对于孤独症、智力发育障碍、精神分裂症及多重诊断等人群的严重问题行为的分析上有着重要的作用。本书是有关功能分析方法的最新内容，详细介绍了这一方法的具体实践应用和注意事项，包括伦理考量、实验设计和方法、数据解读等多个方面。书中提供教学用幻灯片、练习脚本、培训前后的测验、数据记录表格和可重复使用的讲义等材料，适用于对学校、

本书基于回声状态网络ESN研究时间序列分类和预测问题：第一，分析了面向时间序列分析的ESN；第二，研究了基于DE和ESN的时间序列分类方法；第三，研究了基于BSA优化ESN的时间序列预测方法；第四，研究了基于组合ESN的时间序列预测方法；第五，设计了基于小波ESN的旅游需求预测模型；第六，构建了基于双储备池ESN的电力负荷预测模型；第七，设计了基于VMD和改进ESN的风速预测模型；第八，提出了基于Bagging和ESN的能源消费量预测。这些研究成果可以帮助行业和企业管理人员提高复杂数据环境下的预