本書先介紹經典的概率模型、隨機變量和數字特征工具,之后引入概率論的精華--大數定律和中心極限定理,正是它們揭示了隨機現象背后隱藏的確定性規(guī)律。在此基礎上,結合概率、統(tǒng)計、信息論、數據科學的前沿理論發(fā)展方向,引入新近的非特征函數方法(隨機耦合的想法和斯泰因方法)處理大數定律和中心極限定理,給出逼近的誤差界。本書還介紹了非

本書以實用和易于理解的方式詳細介紹了數據科學領域的知識,強調動手實踐,獨立于具體技術介紹數據科學的基本思想和方法,幫助學生在沒有強大的技術背景的情況下輕松地理解該主題,并提供即使在工具和技術發(fā)生變化后仍然有用的材料。本書提供了許多實際應用的例子,實踐范圍從小數據到大數據。本書為教師和學生提供了一套在線材料,包括數據集、

本書共13章,內容涉及MATLAB的操作界面、基礎知識、向量與矩陣、數組、數據類型與運算符、程序設計與調試、矩陣運算、數據可視化、圖形處理與操作、數學函數通覽、符號計算、數值計算、輸入與輸出、Simulink系統(tǒng)仿真、優(yōu)化問題求解、數學建模應用、信號處理應用、圖像處理應用等。全書語言通俗易懂,內容豐富翔實;突出以實例為

數字經濟是繼農業(yè)經濟、工業(yè)經濟之后的又一主要經濟形態(tài)。數據作為數字經濟的核心生產要素，正深刻影響著世界各國經濟與技術的發(fā)展，與此緊密相關的數據中心等關鍵信息基礎設施的安全問題已成為各國網絡與數據安全研究的核心。本書重點分析針對數據中心的安全威脅，包括注入攻擊、拒絕服務攻擊、中間人攻擊、APT攻擊和供應鏈攻擊等，并介紹數

本書主要介紹了Hadoop、HDFS、MapReduce、YARN、ZooKeeper、HBase、Hive、Sqoop、Flume、Kafka的功能、特點，以及體系架構、數據類型、運行環(huán)境等內容，相關內容均配有項目實戰(zhàn)內容，供讀者深入了解應用。本書在每個項目開篇處均設有【職業(yè)素養(yǎng)】欄目，幫助學生深刻理解數據技術是未來

全書共分4篇。第1篇過程控制基礎知識，主要介紹過程控制的基本概念，并對被控對象的特性給予分析。第2篇過程自動化裝置，綜合講述了各種檢測儀表和控制裝置的工作原理、特點、選型及使用方法。第3篇過程控制系統(tǒng)，討論簡單控制系統(tǒng)和復雜控制系統(tǒng)的組成原理及實際應用，并且介紹過程控制領域中應用的先進控制系統(tǒng)內容。第4篇計算機控制系統(tǒng)

本書面向應用型本科人才培養(yǎng)模式的新需求，立足于生產過程中自動化測控系統(tǒng)的設計成套、運行維護能力的培養(yǎng)。首先講述檢測技術的基本概念、系統(tǒng)組成和測量誤差的分析與處理，然后按被測參數分門別類地加以闡述，既包括連續(xù)過程類五大參數中的溫度、壓力、流量、物位和成分分析，也包括機械加工類常用的位移、轉速等參數，各種參數測量均介紹了常

"本書為教育部高等學校管理科學與工程類教學指導委員會大數據管理與應用專業(yè)組組織編寫的本科專業(yè)規(guī)劃教材之一，系統(tǒng)全面地介紹了商業(yè)背景下非結構數據分析的基本理論與方法、以及多個行業(yè)的應用案例，主要內容包括導論篇、數據篇、方法篇、應用篇四個部分。第一部分為導論篇，重點介紹非結構數據的概念和特點、管理視角的非結構數據分析和多個

本書詳實介紹了數據挖掘與機器學習相關的各種內容，包括數據矩陣、圖數據、核方法、項集挖掘、聚類、貝葉斯分類器、決策樹、支持向量機、線性回歸、邏輯回歸、神經網絡、深度學習等，介紹其相關概念和基礎算法，并在每章的末尾配有相關練習。第二版新增了幾個關于回歸的章節(jié)，包括神經網絡和深度學習的內容。

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