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this series of high quality upper-division textbooks and expository monographs covers all areas of stochastic applicable mathematics. the topics range from pure and applied statistics to probability theory,operations re
传统的网络优化是在用户服从、信息传播受限的网络中,专注于单一的控制目标。然而,当今的网络大多是大规模的,并缺乏对中心化信息的获取。用户的需求也各不相同,且随时可能发生动态变化。这些因素就激发了一种新的分布式控制范式。在这种范式中,网络基础结构保持简单,网络控制功能被委托给单独的智能体,这些智能体独立地、“自私地”做出决策。多个独立决策者的互动需要使用博弈论,包括与市场和激励相关的经济概念。本书研究网络中自私智能体之间资源分配的博弈论模
智能系统通常依赖于信息智能体提供的数据,例如传感器数据或众包计算。因为提供准确和切合的数据需要付出代价的不菲,所以智能体可能并不总是愿意提供准确的数据。因此,不仅要验证数据的正确性,还要提供激励机制,以给提供高质量数据的智能体更多奖励。这就是本书的主题——数据科学中的博弈论。本书研究了不同的激励机制与各种环境设置,也考虑了声誉机制,并通过在预测平台、社区感知和同级评分中的应用实例来补充博弈论分析。此书是世界图书出版公司“世界博弈论经典
支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是建立在弗拉基米尔·万普尼克(Vladimir Vapnik)提出的统计学习理论基础上的一种使用广泛的机器学习方法。这本简明导论教程对支持向量机及其理论基础进行了全面的介绍。书中从机器学习方法论讲到超平面、核函数、泛化理论、优化理论,很后总结到支持向量机理论,并介绍了其实现技术及应用。本书的叙述循序渐进,内容深入浅出,既严谨又易于理解。书中清晰的条理、富于逻辑性的推导以
信息论方法广泛应用于工程、物理、遗传学、神经科学等科学领域,在图像处理中也逐渐成为有用的工具。本书中介绍了信息论的基本概念,以及其如何在配准、分割、视频处理和计算美学等图像处理领域中应用。本书提出的一些方法,例如将互信息应用于图像配准,是图像处理的新技术。本书强调了信息论方法的共性方面,并以统一的方式介绍它们,以便向读者表明信息论方法可以帮助解决图像处理中的哪些问题,提供哪些特定工具,以及如何应用它们。本书可供图像处理以及相关领域(例
模式分析是从一批数据中寻找普遍关系的过程。它逐渐成为许多学科的核心,从生物信息学到文档检索都有广泛需求。本书所描述的核方法为所有这些学科提供了一个有力统一的框架,推动了可用于各种普遍形式的数据(如字符串、向量、文本等)的各种算法的发展,还可用于寻找各种普遍的关系类型(如排序、分类、回归和聚类等)。书中提供了大量算法、核函数和具体解决方案供各种实际问题选择使用。书中描述了各种核函数,从基本的例子到高等递归核函数,从生成模型导出的核函
物理层网络编码的概念自2006年提出以来已成为了无线通信与网络的一个子领域。本书是物理层网络编码提出者亲撰的引论,由作者在香港中文大学的研究生课程讲义发展而来。书中通过关注物理层网络编码研究中出现的问题,使读者对无线通信和网络中的各种细微差别有更深入的了解。书中还专门介绍了解决物理层网络编码问题所需的工具和技术,它们引自信号处理、通信和网络等诸多学科,来解决实际的研究问题。这种以问题为中心的研究方法将使读者对这些学科有更深刻的认识。本
本书是一本关于迭代编码技术的前沿著作,书中着重于基础理论,并提出了分析和设计实际迭代编码系统的技术。书中还有专门关于因子图(Factor Graph)的一章,将一些信息论,编码和通信理论的重要主题予以统一处理。本书适合作为高等院校低年级研究生或高年级本科生编码理论课程的教材或参考书,也可供相关技术人员参考...
这本由低密度奇偶校验(LDPC)码研究领域很好专家撰写的教材系统讲解了LDPC码及其构造技术,并将基于代数和基于图的方法统一到一个理论框架。本书适合作为高等院校低年级研究生或高年级本科生编码理论课程的教材或参考书,也可供相关技术人员参考...
◎内容简介 广义可加模型(GAM)是处理建模结果和协变量之间非线性关系的方法。本书的第1版已成为国际上该领域的主流教材和参考书之一,并且是唯一一部包含大量实例和软件实现的导论指南。第2版比第1版更具可读性,不仅对全书进行了重构,而且添加了一些新材料,包括自适应平滑、位置尺度建模和函数性数据分析等。书中提供了线性模型、线性混合模型和广义线性模型(GLM)的必要背景,然后对GAM和相关模型的理论和应用都进行了深入讲授。作者将他的方法建立
信息论已被证明可以有效地解决许多计算机视觉和模式识别(CVPR)问题,如图像匹配、聚类和分割、显著性检测、特征选择、最优分类器设计等。如今,研究人员正在将信息理论的元素广泛引入CVPR领域,其中包括测度(熵、交互信息)、原理(最大熵、极大极小熵)和理论(速率失真理论、类型法)等。本书通过增量复杂性方法探索和介绍了信息论的元素,同时也提出了CVPR问题的形成和和最具代表性的算法。当应用于不同的问题时,作者会突出信息理论原理之间的有趣关联
信息论方法广泛应用于工程、物理、遗传学、神经科学等科学领域,在计算机图形学中也逐渐成为有用的工具。本书中介绍了信息论的基本概念,以及其如何在辐射度、自适应光线追踪、形状描述符、视点选择与显著性、科学可视化和几何简化等计算机图形领域应用。 本书提出的一些方法,例如视点技术,是可视化的新技术。 本书强调了信息论方法的共性方面,并以统一的方式介绍它们,以便向读者表明信息论方法可以帮助解决计算机图形学中的哪些问题,提供哪些特定工具,以
刘争争
老王子
[英]蕾秋·乔伊斯 著,焦晓菊 译
[日]熊田千佳慕 著,张勇 译
汪曾祺 著
[美]艾玛·克莱因 著,韩冬 译
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