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随机过程导论
本书是一本随机过程的优秀教材,不仅以浅显易懂的语言阐述基本概念和方法,而且通过一些非常基础的应用实例,让读者了解如何应用随机过程理论解决实际问题。主要内容包括有限马尔可夫链、可数马尔可夫链、连续时间马尔可夫链、最优停时、鞅、可逆马尔可夫链、布朗运动和随机积分等. 本书侧重数学思想的分析而不是具体细节的理论证明,所需的数学基础只是本科程度的概率论和一些线性代数知识,而不需要读者有测度论的基础,适合作为高等院校数学及相关专业高年级本科生和研究生教材,也适合作为相关领域研究人员的参考书. -
机器学习
机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域. 本书作为该领域的入门教材,在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面。 为了使尽可能多的读者通过本书对机器学习有所了解, 作者试图尽可能少地使用数学知识. 然而, 少量的概率、统计、代数、优化、逻辑知识似乎不可避免. 因此, 本书更适合大学三年级以上的理工科本科生和研究生, 以及具有类似背景的对机器学 习感兴趣的人士. 为方便读者, 本书附录给出了一些相关数学基础知识简介. 全书共16 章,大致分为3 个部分:第1 部分(第1~3 章)介绍机器学习的基础知识;第2 部分(第4~10 章)讨论一些经典而常用的机器学习方法(决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习);第3 部分(第11~16 章)为进阶知识,内容涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等.前3章之外的后续各章均相对独立, 读者可根据自己的兴趣和时间情况选择使用. 根据课时情况, 一个学期的本科生课程可考虑讲授前9章或前10章; 研究生课程则不妨使用全书. 书中除第1章外, 每章都给出了十道习题. 有的习题是帮助读者巩固本章学习, 有的是为了引导读者扩展相关知识. 一学期的一般课程可使用这些习题, 再辅以两到三个针对具体数据集的大作业. 带星号的习题则有相当难度, 有些并无现成答案, 谨供富有进取心的读者启发思考. 本书可作为高等院校计算机、自动化及相关专业的本科生或研究生教材,也可供对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。 -
Computational Science and Engineering
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计算理论导引
本书是计算理论领域的经典著作,被国外多所大学选用为教材。本书以注重思路、深入引导为特色,系统地介绍计算理论的三大主要内容:自动机与语言、可计算性理论和计算复杂性理论。同时,对可计算性和计算复杂性理论中的某些高级内容作了重点讲解。全书通过启发性的问题、精彩的结果和待解决问题来引导读者挑战此领域中的高层次问题。新版的一大亮点是增加了更多习题、教辅资料和部分习题解答,更加有利于教学。 全书叙述由浅入深、详略得当,重点突出,不拘泥于技术细节。可作为计算机专业高年级本科生和研究生的教材,也可作为相关专业教师和研究人员的参考书。 -
离散数学及其应用(原书第6版)
本书是介绍离散数学理论和方法的经典教材,已经成为采用率最高的离散数学教材,仅在美国就被600多所高校用作教材,获得了极大的成功。中文版也已被国内大学广泛采用为教材。第6版在前五版的基础上做了大量的改进,使其成为更有效的教学工具。. 本书可作为1至2个学期的离散数学课入门教材,适用于数学,计算机科学。计算机工程.信息技术等专业的学生。 第6版的特点 •易入门:实践证明本书对初学者来说易读易懂。 •灵活:本教材为灵活使用做了精心设计,各章对其前面内容的依赖降到最小。 •写作风格:直接和实用。 •数学严密性和准确性:书中所有定义和定理的陈述都十分详细,以确保语言的准确性和数学所需的严密性。 •实例:书中有750多个实例,用于阐明概念,联系不同内容,并引入各种应用。 •应用:书中叙述的应用展示了离散数学在解决现实问题中的使用价值,涉及的应用领域包括计算机科学。数据网络、心理学,化学,工程。语言学、生物学、商业和互联网等。.. •算法:离散数学的结论常常要用算法来表示,因此本书每一章都介绍了一些关键算法。这些算法既可以用文字叙述,也可以用更易于理解的结构化伪码来叙述。附录a.3对伪码作了描述和规范。本书对所有算法的计算复杂性也都给出了初步的分析。 •历史资料:本书对许多主题的背景作了简要介绍,并以脚注的形式给出了65位对离散数学做出过重要贡献的数学家和计算机科学家的简短传记。 •关键术语和结论:每一章后面都列出了本章的关键术语和结论。 •丰富的练习、复习题和补充练习:新版增加了400多道练习,使全书的总练习数达到3800多道。本书不仅提供了足够多的简单习题用于练习基本技巧,还提供了大量的中等难度的练习和许多有挑战性的练习,以满足不同层次学生的学习需求。同时,每章最后都有一组复习题和一组丰富多样的补充练习。 •计算机课题:每一章后面还有一组计算机课题,大约有150个这样的题目,把学生已经学到的计算和离散数学的内容结合在一起。 •计算和研究:每一章的结论部分都有一组计算和研究性问题,为学生提供了通过计算发现新事实或新思想的机会。 •写作题目:每一章后面都有一组应该书面完成的题目。要完成这类题目,学生需要查阅参考文献,把数学概念和书面写作的过程结合在一起,以帮助学生研究和思考正文中没有深入探讨的思想,便于其未来的学习和研究。 -
凸优化
《信息技术和电气工程学科国际知名教材中译本系列:凸优化》内容非常丰富。理论部分由4章构成,不仅涵盖了凸优化的所有基本概念和主要结果,还详细介绍了几类基本的凸优化问题以及将特殊的优化问题表述为凸优化问题的变换方法,这些内容对灵活运用凸优化知识解决实际问题非常有用。应用部分由3章构成,分别介绍凸优化在解决逼近与拟合、统计估计和几何关系分析这三类实际问题中的应用。算法部分也由3章构成,依次介绍求解无约束凸优化模型、等式约束凸优化模型以及包含不等式约束的凸优化模型的经典数值方法,以及如何利用凸优化理论分析这些方法的收敛性质。通过阅读《信息技术和电气工程学科国际知名教材中译本系列:凸优化》,能够对凸优化理论和方法建立完整的认识。