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多元统计分析的绝佳教材，第三版了，斯坦福大学Aderson经典之作

该讲座主要面向机器学习、计算机科学或相关学位的硕士学生，但也可能吸引其他学科的学生，如数学、物理、语言学、经济学等。如果有疑问，请参加第一堂课并与我们交谈。 该报告的重点是机器学习的算法和理论两个方面。我们将介绍许多标准算法，并了解构建良好机器学习算法的一般原理和理论结果。主题范围从已经确立的结果到最近的结果。 贝叶斯决策理论，没有免费的午餐定理。 监督学习问题(回归，分类): 简单基线(最近邻，随机森林);线性方法;正则化; 支持向量机，非线性核方法及其背后的理论 无监督学习问题:PCA降维到流形方法从k-means到谱聚类和谱图理论，从MDS到t-SNE的嵌入算法 统计学习理论:一致性和泛化界限 社会背景下的机器学习:公平、可解释性等 低秩矩阵完成，压缩感知 排序

纽约联储DSGE模型（版本1002） DSGE.jl包实现了纽约联储动态随机一般均衡（DSGE）模型，并提供了通用代码来估算许多用户指定的DSGE模型。 该软件包在Liberty Street Economics博客文章。 （我们之前将模型称为“ FRBNY DSGE模型”。） 此Julia语言实现反映了Liberty Street Economics博客文章包含的MATLAB代码。 单击上面的docs|dev按钮可以访问代码的docs|dev 。 有关最新型号版本的文档，请阅读此 。 纽约联储DSGE团队目前正在扩展代码，以解决和估计异构代理模型。 过滤和平滑算法可在已注册的软件包。 可以在注册软件包找到用于估计DSGE模型的顺序蒙特卡洛（SMC）采样的。 的基础AbstractModel类型，从该AbstractDSGEModel类型导出，在已注册的包被定义 。 纽约联储可酌

利用高级数据驱动和深度学习方法，结合单变量和传统多变量技术的优势，提高其性能，拓宽其实际应用范围，解决了过程监控中的多变量挑战。本书继续融合了浅层学习方法的理想属性——如单类支持向量机、k近邻和无监督深度学习方法——以开发更复杂和有效的监控技术。最后，开发的方法应用于监测许多过程，如废水处理厂，自主机器人和车辆的驾驶环境中的障碍检测，机器人群，化学过程(连续搅拌槽反应器，塞流反应器和蒸馏塔)，臭氧污染，道路交通拥堵，还有太阳能光伏系统。 使用基于数据驱动的方法进行故障检测和归因 深入了解复杂和多元系统中的故障检测和归因 熟悉最适合的基于数据驱动的技术，包括多元统计技术和基于深度学习的方法 包括案例研究和不同方法的比较

经典统计信号处理教材

该开放式软件包旨在解决频率分布，运行图，X图，R图，X条和S图，R条和R图，X和MR图，标准偏差，控制极限，过程能力，p和np型图表，c和u型图表。

本书主要介绍统计学的基本思想、原理和方法, 使读者对统计学及统计学的思维方式有一个整体的了解. 本书主要内容包括: 统计学的发展和应用领域、概率理论、数据收集的概念和方法、对数据总体信息的描述、常用的参数估计和假设检验方法. 书中注重以概率理论解释常见统计方法的原理, 并通过计算机模拟帮助读者理解统计思想和原理, 以避免把统计 学片面地理解为简单的加减乘除计算公式, 进而增强学生运用统计思想和方法提出问题、分析问题和解决问题的能力. 本书适合作为高等院校本科生学习统计学知识的入门教材.

During the past decade there has been an explosion in computation and information technology. With it have come vast amounts of data in a variety of fields such as medicine, biology, finance, and marketing. The challenge of understanding these data has led to the development of new tools in the field of statistics, and spawned new areas such as data mining, machine learning, and bioinformatics. Many of these tools have common underpinnings but are often expressed with different terminology. This book describes the important ideas in these areas in a common conceptual framework. While the approach is statistical, the emphasis is on concepts rather than mathematics. Many examples are given, with a liberal use of color graphics. It is a valuable resource for statisticians and anyone interested in data mining in science or industry. The book's coverage is broad, from supervised learning (prediction) to unsupervised learning. The many topics include neural networks, support vector machines, classification trees and boosting---the first comprehensive treatment of this topic in any book. This major new edition features many topics not covered in the original, including graphical models, random forests, ensemble methods, least angle regression & path algorithms for the lasso, non-negative matrix factorization, and spectral clustering. There is also a chapter on methods for 'wide' data (p bigger than n), including multiple testing and false discovery rates.

JKQTPlotter-Qt绘图库 这是针对Qt的功能/数据绘图仪类的广泛库（> = 5.0，已通过Qt高达5.12测试）。 本软件已根据或更高版本获得。 主要特点 2D绘图仪小部件类（JKQTPlotter） 高质量的绘图 除了Qt> = 5.0之外没有其他依赖项 高度可定制的轴/网格（线性/对数，日期/时间，自定义刻度...） 集成的LaTeX解析器（纯C ++，无依赖项），可在轴标签，刻度线等中呈现数学方程式 预先设置了广泛的用户交互功能（几种缩放模式，选择区域，自定义上下文菜单，切换图可见性等） 全面的打印和导出（PDF，PNG等）支持，并具有现成的预览和参数化功能 高度可定制