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Volume 1 Signal Processing Theory and Machine Learning Volume 2 Communications and Radar Signal Processing Volume 3 Array and Statistical Signal Processing Volume 4 Image, Video Processing and Analysis, Hardware, Audio, Acoustic and Speech Processing Volume 5 Image and Video Compression and Multimedia

南京航空航天大学研究生学位论文撰写要求及模板

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This book helps readers understand the mathematics of machine learning, and apply them in different situations. It is divided into two basic parts, the first of which introduces readers to the theory of linear algebra, probability, and data distributions and it’s applications to machine learning. It also includes a detailed introduction to the concepts and constraints of machine learning and what is involved in designing a learning algorithm. This part helps readers understand the mathematical and statistical aspects of machine learning. In turn, the second part discusses the algorithms used in supervised and unsupervised learning. It works out each learning algorithm mathematically and encodes it in R to produce customized learning applications. In the process, it touches upon the specifics of each algorithm and the science behind its formulation. The book includes a wealth of worked-out examples along with R codes. It explains the code for each algorithm, and readers can modify the code to suit their own needs. The book will be of interest to all researchers who intend to use R for machine learning, and those who are interested in the practical aspects of implementing learning algorithms for data analysis. Further, it will be particularly useful and informative for anyone who has struggled to relate the concepts of mathematics and statistics to machine learning.

内容简介 　　《图灵程序设计丛书：学习R》分为上下两部分，旨在指导你如何使用R，并提供练习的机会。上半部分主要介绍R的技术细节和使用技巧。每章都简要介绍了一组不同的数据类型(例如第4章介绍向量、矩阵和数组)或概念(例如第8章介绍分支和循环)。下半部分更侧重实践，展示了从输入数据到发布结果这一标准的数据分析流程。 　　即使你没有任何编程基础，也能顺利阅读《学习R》。 作者简介 　　Richard Cotton，是一位通晓化学安全及健康的数据科学家，开发过很多能让非专业用户访问统计模型的工具。他开发了很多R包，如assertive（用于检查变量的状态）和sig（用于确保功能具有合理的API）。他也是The Damned Liars公司的统计学顾问。

《网络爬虫全解析——技术、原理与实践》介绍了如何开发网络爬虫。内容主要包括开发网络爬虫所需要的Java语法基础和网络爬虫的工作原理，如何使用开源组件HttpClient和爬虫框架Crawler4j抓取网页信息，以及针对抓取到的文本进行有效信息的提取。为了扩展抓取能力，《网络爬虫全解析——技术、原理与实践》介绍了实现分布式网络爬虫的关键技术。, 另外，《网络爬虫全解析——技术、原理与实践》介绍了从图像和语音等多媒体格式文件中提取文本信息，以及如何使用大数据技术存储抓取到的信息。最后，以实战为例，介绍了如何抓取微信和微博，以及在电商、医药、金融等领域的案例应用。其中，电商领域的应用介绍了使用网络爬虫抓取商品信息入库到网上商店的数据库表。医药领域的案例介绍了抓取PubMed医药论文库。金融领域的案例介绍了抓取股票信息，以及从年报PDF文档中提取表格等。, 《网络爬虫全解析——技术、原理与实践》适用于对开发信息采集软件感兴趣的自学者。也可以供有Java或程序设计基础的开发人员参考。

Chapter 1, Getting Ready for Tableau and R, shows how to connect Tableau Desktop with R through calculated fields and take advantage of R functions, libraries, packages, and even saved models. We'll also cover Tableau Server configuration with R through an instance of Rserve (through the tabadmin utility), allowing anyone to view a dashboard containing R functionality. Combining R with Tableau gives you the ability to bring deep statistical analysis into a drag-and-drop visual analytics environment.

涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，常用算法等

七月在线Python爬虫项目班

多元统计分析课件R语言代码张伟平

使用R语言进行动态线性模型

《贝叶斯思维 统计建模的Python学习法》帮助那些希望用数学工具解决实际问题的人们，仅有的要求可能就是懂一点概率知识和程序设计。而贝叶斯方法是一种常见的利用概率学知识去解决不确定性问题的数学方法，对于一个计算机专业的人士，应当熟悉其应用在诸如机器翻译，语音识别，垃圾邮件检测等常见的计算机问题领域。 可是《贝叶斯思维 统计建模的Python学习法》实际上会远远扩大你的视野，即使不是一个计算机专业的人士，你也可以看到在战争环境下（二战德军坦克问题），法律问题上（肾肿瘤的假设验证），体育博彩领域（棕熊队和加人队NFL比赛问题）贝叶斯方法的威力。怎么从有限的信息判断德军装甲部队的规模，你所支持的球队有多大可能赢得冠军，在《龙与地下城》勇士中，你应当对游戏角色属性的很大值有什么样的期望，甚至在普通的彩弹射击游戏中，拥有一些贝叶斯思维也能帮助到你提高游戏水平。 除此以外，《贝叶斯思维 统计建模的Python学习法》在共计15章的篇幅中讨论了怎样解决十几个现实生活中的实际问题。在这些问题的解决过程中，作者还潜移默化的帮助读者形成了建模决策的方法论，建模误差和数值误差怎么取舍，怎样为具体问题建立数学模型，如何抓住问题中的主要矛盾（模型中的关键参数），再一步一步的优化或者验证模型的有效性或者局限性。在这个意义上，这本书又是一本关于数学建模的成功样本。