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多元数据分析原理与实践
本书是多元数据分析的基础教材，内容涵盖方差分析、总体分布和独立性检验、矩阵的奇异值分解、 多元线性回归分析、主成分分析、因子分析、聚类分析、多维标度分析、判别分析、逻辑回归分析、典 型相关分析等多元数据分析的核心内容。写作上力求深入浅出、循序渐进，既照顾学生的理解能力与学 习兴趣，又考虑内容的全面性与深度。本书在内容取舍、习题选择等方面依据作者的教学经验做了仔细 考虑，同时参考国内外的经典教材与文献，力求做到与时俱进，能够与前置和后续课程很好地衔接。 书 中除了方法原理讲解外，还有大量计算和应用实例，并附有完整的 MATLAB 代码和数据集，以及详细 的使用说明和代码注释，读者能够很容易地实现所学方法。每章末尾均有拓展阅读建议，供学有余力或 有兴趣的学生参考。此外，本书还配有用 LaTeX 精心制作的 PDF 课件，方便授课教师使用。 本书可作为基础数学、概率统计、应用数学、大数据、管理科学与工程、金融工程等专业的本科教 材，也可作为相关专业研究生基础课程的教材或参考书。
优化理论与算法基础
本书是非线性优化的基础教材, 内容涵盖凸集与凸函数、优化问题的一般理论、广义不等式约束 优化问题和向量优化问题、梯度下降法与共轭梯度法、牛顿法和拟牛顿法、线性规划与二次规划、约 束凸优化问题、机器学习中常用的复合优化算法等非线性优化的核心基础理论与算法. 本书在选材上 注重基础并兼顾前沿性, 详细讲述非线性优化和凸优化的重要原理与经典算法的同时, 也花了一定篇 幅介绍近十几年来优化领域出现的一些新思想、新方法和新算法, 以及优化理论与算法在机器学习、 经济、统计和金融等领域中的应用. 写作上力求深入浅出, 循序渐进, 既照顾到学生的理解能力与学习 兴趣, 又考虑到内容完备性、逻辑严谨性与必要的深度. 为了方便读者动手实践, 本书给出实现书中计 算实例、应用实例的完整MATLAB 代码和数据集, 以及详细的使用说明和代码注释, 读者能够很容易 地实现所学方法. 此外, 本书还配有由LaTeX 精心制作的PDF 课件, 方便教师教学使用. 本书可作为大数据、人工智能、应用数学、计算机、管理科学与工程、金融工程等专业的研究生 基础课教材, 也可以作为相关专业高年级本科生的专业课教材或参考书.
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