本书从系统视角出发,阐述如何利用技术手段搭建企业级推荐系统,内容包括认知篇、数据篇、召回篇、排序篇、系统篇5个部分，覆盖企业级推荐系统建设的核心要点。本书知识体系清晰，从基础知识切入，逐步深入，先后涉及推荐系统的经典技术、主流技术和前沿技术。本书通过“理论+案例+代码示例+心得体会”的方式阐述、归纳和总结推荐系统的知识

时间序列分析是统计学科的一个重要分支，它主要研究随着时间的变化，事物发生、发展的过程，寻找事物发展变化的规律并预测未来的走势。在日常生产和生活中，时间序列比比皆是，所以目前时间序列分析方法广泛应用于经济、金融、天文、气象、海洋、物理、化学、医学、质量控制等诸多领域，成为众多行业经常使用的统计方法。本书是基于Python

"空间和时空连续过程的建模是空间统计学中一个重要且具有挑战性的问题。本书详细阐述了随机偏微分方程（SPDE）方法用于带有Matérn协方差结构的连续空间过程的建模。该方法已经在R-INLA软件包中采用集成嵌套拉普拉斯逼近（INLA）技术进行实现。本书通过使用模拟数据和真实应用程序的示例，解释了关于建模空间过程和SPDE

《互联网大厂推荐算法实战》介绍了互联网大厂当前采用的一些前沿推荐算法，并梳理了这些算法背后的思想脉络与技术框架。 《互联网大厂推荐算法实战》总计10章，内容涵盖了推荐系统的基础知识、推荐系统中的特征工程、推荐系统中的Embedding、推荐系统的各组成模块（包括召回、粗排、精排与重排）所使用的算法技术、推荐算法实践中经

本书是在教育部制定的教学大纲基础上，参照同济大学“概率论与数理统计”课程及教材建设的经验和成果，按照全国硕士研究生入学统一考试数学一的考试大纲要求，根据作者十多年的教学实践经验编写而成．全书共分八章，包括随机事件与概率、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律及中心极限定理、统计量和抽样分布

本书是在《ProbabilityandStatistics（概率论与数理统计）》的基础修订而来，全书总共11章，包括：引言、随机变量及其概率分布、数字特征、大数定律与中心极限定理、统计量及其概率分布、参数估计和假设检验、回归分析、方差分析、马尔科夫链等内容，本书用丰富的例子讲述各种基本概念、基本理论和基本方法，在叙述上

本书在广泛征求读者意见的基础上进行编写，设置了一些生活中与概率统计相关的经典案例、编写了一定数量的题目，例题和习题多采用一些在客观世界，即自然科学、工程技术、经济管理领域和日常生活中经常遇到的现实问题，希望以此来提高学生学习概率统计的兴趣以及利用概率统计知识解决实际问题的能力。本书内容共七章，第一、二、三章介绍概率论内

本书基于国家社科基金的项目基础上，更加完善和系统对该领域进行了梳理。层次模型，又称多水平模型，是嵌套结构数据的建模方法。研究热潮起于20世纪90年代，现已广泛应用于教育学、社会学、经济学等许多领域。层次模型的贝叶斯分析是统计学科前沿领域。而环境科学现正处于利用模型和数据进行推断和预测的方法论革新时代，环境学家面临涵盖了

本书共含七章内容，各章内容依次为：函数与极限、导数与微分、微分中值定理与导数的应用、不定积分、定积分、定积分的应用、微分方程。本书通过新颖的讲义形式编排，可帮助读者更为轻松地理解并掌握高等数学的知识体系，同时本书还具备一下几项特色：一是增加了重要概念、方法、理论的微课与例题讲解。二是突高等数学的基本思想和基本方法。三是

本书共8章，并附有期中、期末同步测试卷和考研直通车真题卷与专题卷。同步检测卷以章节为单位，全都按照研究生入学考试模式编排试卷，每章包含两套试卷，分为A、B卷。A卷主要考查基本知识，让读者掌握教材知识点并熟练运用，打牢基础；B卷难度稍大，编排了相当数量的考研真题，可以提升读者解题能力，提前感受考研难度。试卷中的每一道习题