该教科书针对大二或初三的计算机科学专业的本科生，提供了定性和定量数据分析，概率，随机变量和统计方法（包括机器学习）的综合背景。 通过认真地处理满足该课程的课程需求的主题，计算机科学的概率与统计具有以下特点： •主要处理离散案例的随机变量和期望的处理。 •模拟的实用方法，显示可以提取多少有趣的概率和期望，尤其着重于马尔可夫链。 •在简单的上下文中对简单点推理策略（最大似然；贝叶斯推理）的清晰但清晰的说明。扩展到涵盖一些置信区间，样本和总体以进行随机抽样替换，以及最简单的假设检验。 •有关分类的章节，说明为什么有用；如何训练具有随机梯度下降的SVM分类器；以及如何使用更高级方法的实现，例如随机森林和最近的邻居。 •有关回归的一章，解释了在实际问题中如何设置，使用和理解线性回归和最近邻回归。 •一章涉及主成分分析，仔细发展直觉，并包括许多实际示例。通过主坐标分析对多元缩放进行了简要描述。 •一章通过聚集方法和k均值处理聚类，展示了如何为复杂信号构建矢量量化特征。 贯穿各章的说明，每个主要章节都包含许多工作示例和其他教学元素，例如 框内的过程，定义，有用事实和“记住这一点”（简短提示）。问题和编程练习在每章的最后，总结了读者应该知道的内容。 教师资源包括针对所有问题的全套模型解决方案，以及带有随附演示幻灯片的《教师手册》。

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David Barber 的一本书，贝叶斯推理和机器学习

大卫 用于复杂链接数据的交互式可视化探索的工具。 DAVID 使用基于组件的可视化来允许在 Web 环境中创造性地开发和探索复杂的链接数据。 它能够按需可视化大数据并通过机器之间的事件同步创建多机可视化。 可视化组件是可扩展的，并在它们自己的逻辑容器中运行。 关注点分离是强制执行的双语分离。 作为设计师，针对 DAVID 进行编程需要 JavaScript 知识和您选择的 vis 库。 应用程序的逻辑是用 googles DART 语言编写的。 运行大卫 您将需要 Dartium 来运行 DAVID。 确保在启动系统之前运行 pub install。 虽然 DAVID 得到积极维护，但我没有时间将其内部更新为最新版本的 dart 及其依赖项。 它是针对 DART SDK 36647 开发的。 nativ shell（访问 OS 文件和 pSQL）是在 node 中编写的，位于核心数据包

About the Author David C. Lay holds a B.A. from Aurora University (Illinois), and an M.A. and Ph.D. from the University of California at Los Angeles. David Lay has been an educator and research mathematician since 1966, mostly at the University of Maryland, College Park. He has also served as a visiting professor at the University of Amsterdam, the Free University in Amsterdam, and the University of Kaiserslautern, Germany. He has published more than 30 research articles on functional analysis and linear algebra. As a founding member of the NSF-sponsored Linear Algebra Curriculum Study Group.

[电磁场与电磁波].Cheng,.David.K,.Field.and.Wave.Electromagnetics,.Addison-Wesley,.2ed,.1989.719s_PHEI_.djvu

SIFT@David G. Lowe

David K. Cheng - Field and Wave Electromagnetics 2ed Solution Manual

Analog Integrated Circuit Design 模拟集成电路设计 David A.Johns Ken Martin 英文版 文件超过了15MB，我无法一次上传，故压缩分了两卷。

孤儿： 文件系统 一个全面而实用的系统，可以帮助产品文档维护者。 发布于 作者：Daniele Procida 执照：