您当前的位置:首页 > 书籍 > O数理科学和化学 > O2运筹学
运筹学

  《运筹学》是由天津理工大学长期从事运筹学教学的教师集体编写而成,其内容紧密结合经济管理专业的特点。《运筹学》系统地讲述了线性规划、对偶理论、运输问题、目标规划、整数规划、动态规划、图与网络分析、排队论、存储论、决策论的基本概念、理论、方法和模型。用较多的例题、案例介绍运筹学在管理、经济等领域中的应用,并介绍了Excel、LINDO软件在运筹学求解中的应用。每章都附有大量的练习题及答案,以帮助复习基本知识和检查学习效果。《运筹学》可作为高等院校本科、研究生运筹学学习教材,也可作为管理人员和企业决策人员的学习参考书。

2026-02-24
0k
运筹学

  《运筹学》是由天津理工大学长期从事运筹学教学的教师集体编写而成,其内容紧密结合经济管理专业的特点。《运筹学》系统地讲述了线性规划、对偶理论、运输问题、目标规划、整数规划、动态规划、图与网络分析、排队论、存储论、决策论的基本概念、理论、方法和模型。用较多的例题、案例介绍运筹学在管理、经济等领域中的应用,并介绍了Excel、LINDO软件在运筹学求解中的应用。每章都附有大量的练习题及答案,以帮助复习基本知识和检查学习效果。《运筹学》可作为高等院校本科、研究生运筹学学习教材,也可作为管理人员和企业决策人员的学习参考书。

2026-02-24
0k
贝叶斯方法 概率编程与贝叶斯推断

    本书基于PyMC语言以及一系列常用的Python数据分析框架,如NumPy、SciPy和Matplotlib,通过概率编程的方式,讲解了贝叶斯推断的原理和实现方法。该方法常常可以在避免引入大量数学分析的前提下,有效地解决问题。书中使用的案例往往是工作中遇到的实际问题,有趣并且实用。作者的阐述也尽量避免冗长的数学分析,而让读者可以动手解决一个个的具体问题。通过对本书的学习,读者可以对贝叶斯思维、概率编程有较为深入的了解,为将来从事机器学习、数据分析相关的工作打下基础。本书适用于机器学习、贝叶斯推断、概率编程等相关领域的从业者和爱好者,也适合普通开发人员了解贝叶斯统计而使用。


2026-02-24
0k
贝叶斯方法 概率编程与贝叶斯推断

    本书基于PyMC语言以及一系列常用的Python数据分析框架,如NumPy、SciPy和Matplotlib,通过概率编程的方式,讲解了贝叶斯推断的原理和实现方法。该方法常常可以在避免引入大量数学分析的前提下,有效地解决问题。书中使用的案例往往是工作中遇到的实际问题,有趣并且实用。作者的阐述也尽量避免冗长的数学分析,而让读者可以动手解决一个个的具体问题。通过对本书的学习,读者可以对贝叶斯思维、概率编程有较为深入的了解,为将来从事机器学习、数据分析相关的工作打下基础。本书适用于机器学习、贝叶斯推断、概率编程等相关领域的从业者和爱好者,也适合普通开发人员了解贝叶斯统计而使用。


2026-02-24
0k
概率论与数理统计

本书内容主要有随机事件及其概率、随机变量及其分布、随机变量的数字特征、极限定理初步、数理统计的基础概念、参数估计、假设检验。

2026-02-24
0k
概率论与数理统计

本书内容主要有随机事件及其概率、随机变量及其分布、随机变量的数字特征、极限定理初步、数理统计的基础概念、参数估计、假设检验。

2026-02-24
0k
概率论与数理统计

系统讲述了如何正确地收集和描述数据,如何利用统计软件MINITAB和EXCEL进行统计分析,以及如何解释统计结果在实际应用中的意义。本书是根据该书第14版缩编而成,对统计描述和推断作了基本的介绍。

2026-02-24
0k
概率论与数理统计

系统讲述了如何正确地收集和描述数据,如何利用统计软件MINITAB和EXCEL进行统计分析,以及如何解释统计结果在实际应用中的意义。本书是根据该书第14版缩编而成,对统计描述和推断作了基本的介绍。

2026-02-24
0k
概率论与数理统计

本书较系统介绍了随机事件与概率、随机变量及其概率分布、多维随机变量及其概率分布、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理等概率论基本知识,以及数理统计的基本概念和抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析初步等数理统计的基本知识。在每章后面均配有相关内容的Mathcad数学实验,这不仅使学生提高了学习概率论与数理统计的兴趣,而且还能巩固和加深对所学知识的理解。

2026-02-24
0k
概率论与数理统计

本书较系统介绍了随机事件与概率、随机变量及其概率分布、多维随机变量及其概率分布、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理等概率论基本知识,以及数理统计的基本概念和抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析初步等数理统计的基本知识。在每章后面均配有相关内容的Mathcad数学实验,这不仅使学生提高了学习概率论与数理统计的兴趣,而且还能巩固和加深对所学知识的理解。

2026-02-24
0k