這本全面的教科書向讀者介紹了博弈論的主要思想和應用，以一種結合了嚴謹性和可達性的風格。Steven Tadelis從對理性決策的簡明描述開始，接著討論了具有完全信息的策略性和廣泛的形式博弈、貝葉斯博弈和具有不完全信息的廣泛的形式博弈。他涵蓋了一系列的主題，包括多階段重復博弈、討價還價理論、拍賣、尋租博弈、機制設計、信號博弈、信譽構建和信息傳遞博弈。與其他博弈論書籍不同，這本書從理性的概念開始，通過諸如主導策略和理性化等概念，探討其對多人決策問題的影響。只有這樣，它才提出了納什均衡及其導數的問題。
《博弈論》是高等本科和研究生的理想教材。在整個過程中，概念和方法是解釋使用真實世界的例子支持精確的分析材料。這本書有許多重要的應用經濟學和政治學，以及大量的練習，集中在如何正式的非正式情況，然后分析他們。
介紹博弈論的核心思想和應用 包含靜態和動態博弈，包含完整和不完整的信息 提供各種各樣的例子、應用程序和練習 主題包括重復博弈、討價還價、拍賣、信號、聲譽和信息傳輸 適合本科及研究生 為教師提供完整的解決方案，為學生提供精選的解決方案
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監督機器學習
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這本書來自統計學習課程，這是一門統計機器學習的入門課程，面向具有一些微積分、線性代數和統計學背景的學生。這門課程的重點是監督學習：分類和回歸。本課程將涵蓋機器學習和數據科學中使用的一系列方法，包括:
- 線性回歸(包括嶺回歸和Lasso)
- 通過logistic回歸和k近鄰進行分類
- 線性和二次判別分析
- 回歸和分類樹(包括套袋林和隨機林)
- Boosting
- 神經網絡和深度學習
這些方法將在整個課程中被研究并應用于來自各種應用的真實數據。課程還涵蓋了一些重要的實際問題，如交叉驗證、模型選擇和偏方差權衡。課程包括理論(例如，推導和證明)以及實踐(特別是實驗室和小型項目)。實際部分將使用Python實現。
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在復雜的以人為中心的系統中，每天的決策都具有決策相關信息不完全的特點。現有決策理論的主要問題是，它們沒有能力處理概率和事件不精確的情況。在這本書中，我們描述了一個新的理論的決策與不完全的信息。其目的是將決策分析和經濟行為的基礎從領域二價邏輯轉向領域模糊邏輯和Z約束，從行為決策的外部建模轉向組合狀態的框架。
這本書將有助于在模糊邏輯，決策科學，人工智能，數學經濟學，和計算經濟學的專業人員，學者，經理和研究生。
讀者:專業人士，學者，管理者和研究生在模糊邏輯，決策科學，人工智能，數學經濟學，和計算經濟學。
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這本教科書通過提供實用的建議，使用直接的例子，并提供相關應用的引人入勝的討論，以一種容易理解的方式介紹了基本的機器學習概念。主要的主題包括貝葉斯分類器，最近鄰分類器，線性和多項式分類器，決策樹，神經網絡，和支持向量機。后面的章節展示了如何通過“推進”的方式結合這些簡單的工具，如何在更復雜的領域中利用它們，以及如何處理各種高級的實際問題。有一章專門介紹流行的遺傳算法。
這個修訂的版本包含關于工業中機器學習的實用應用的關鍵主題的三個全新的章節。這些章節研究了多標簽域，無監督學習和它在深度學習中的使用，以及歸納邏輯編程的邏輯方法。許多章節已經被擴展，并且材料的呈現已經被增強。這本書包含了許多新的練習，許多解決的例子，深入的實驗，和獨立工作的計算機作業。
//link.springer.com/book/10.1007/978-3-319-63913-0#about
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本課程的目的是提供非漸近方法的介紹，以研究在高維隨機結構出現的概率，統計，計算機科學，和數學。重點是開發一套已被證明在不同領域的廣泛應用程序中有用的公共工具。根據時間和聽眾的興趣，主題可能包括:措施的集中;功能性，運輸成本，鞅不等式;isoperimetry;馬爾可夫半群，混合時間，隨機場;hypercontractivity;閾值和影響;斯坦的方法;隨機過程的最高原則;高斯和拉德馬赫不等式;通用的鏈接;熵和組合維數;選擇應用程序。
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Perkovic對使用Python編程的介紹:作為應用程序開發的重點，第二版不僅僅是對編程的介紹。這是一本包羅萬象的計算機科學入門書，采用了“在正確的時間使用正確的工具”的教學方法，并側重于應用程序開發。該方法是實踐和問題導向的，與實踐問題和解決方案出現在整個文本。文本是命令式的，但并不回避在適當的時候盡早討論對象。關于用戶定義類和面向對象編程的討論將在后面的課文中出現，當學生有更多的背景知識和概念時，可以激發他們的學習動機。章節包括問題解決技術和經典算法的介紹，問題解決和編程以及將核心技能應用于應用程序開發的方法。本版本還包括在更廣泛的領域中提供的示例和實踐問題。另一章的案例研究是獨家威利E-Text，為學生提供實際應用的概念和工具，涵蓋在章節中。
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這本基礎專著介紹了信息理論和編碼的概率和代數方面。它是由作者在本科階段多年的教學經驗發展而來的，包括幾門劍橋大學的數學三等獎課程。這本書提供了相關的背景材料，廣泛的工作示例和明確的解決方案的問題，從真正的考試試卷。對于本科生和研究生，或者對于想要掌握基本原理的研究人員和工程師來說，這是一種很有價值的教學輔助手段。
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現代博弈論的權威性和定量方法，應用于經濟、政治科學、軍事科學和金融等不同領域。
探索當前博弈論文本中未涉及的領域，包括對零和博弈的深入研究;提供博弈論的入門材料，包括討價還價，室內游戲，體育，網絡游戲和動態游戲;探討議價模式，探討議價模式下的資源分配、買賣指示、信譽等新結果;在每一章的結尾，都會給出理論結果以及大量的例子和詳細的解決方案;平衡了博弈論的理論基礎和復雜應用。
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創建健壯的軟件需要使用高效的算法，但是程序員在問題出現之前很少考慮這些算法。這個更新版的算法簡而言之描述了大量現有的算法，用于解決各種各樣的問題，并幫助您選擇和實現適合您需要的正確算法—只需足夠的數學知識就可以讓您理解和分析算法的性能。
本書的重點是應用，而不是理論，它提供了幾種編程語言的高效代碼解決方案，您可以輕松地適應特定的項目。每個主要算法都以設計模式的形式呈現，其中包含幫助您理解為什么以及何時使用該算法的信息。
有了這本書，你將: 解決特定的編碼問題或改進現有解決方案的性能 快速定位與您想要解決的問題相關的算法，并確定為什么使用特定的算法是正確的 通過實現技巧獲得C、c++、Java和Ruby中的算法解決方案 了解一個算法的預期性能，以及它需要在最佳狀態下執行的條件 發現相似的設計決策對不同算法的影響 學習先進的數據結構，提高算法的效率
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本書簡介:
這本書介紹了數據類型(簡單和結構化)和算法與圖形和文本的解釋。在下一節中，您將介紹簡單和復雜的標準算法及其流程圖:所有內容都與解釋和表集成在一起，以提供算法的逐步發展。
主要的算法有:循環中三個或n個數字的和、十進制到二進制的轉換、最大和最小搜索、線性/順序搜索、二進制搜索、冒泡排序、選擇排序、兩個排序數組的合并、從文件中讀取字符、堆棧管理、階乘和斐波那契序列。
C語言算法介紹的最后一部分是C語言的介紹和代碼的實現，這部分是與所研究的算法相關的。這本書充滿了屏幕截圖和說明代碼意義的插圖。
你會學到什么
- 在C語言中實現算法
- 處理變量、常量、基本類型和結構化類型
- 使用數組、堆棧、隊列、圖、樹、散列表、記錄和文件
- 探索算法的設計
- 解決搜索問題，包括二分查找、排序和冒泡/選擇排序
- 用階乘函數和斐波那契數列編制遞歸算法
這本書是給誰看的
初級入門:對于任何第一次學習計算機科學和信息系統的人來說，它都是一個起點。
目錄：
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主題： Introduction to Machine Learning
課程簡介： 機器學習是指通過經驗自動提高性能的計算機程序（例如，學習識別人臉、推薦音樂和電影以及驅動自主機器人的程序）。本課程從不同的角度介紹機器學習的理論和實用算法。主題包括貝葉斯網絡、決策樹學習、支持向量機、統計學習方法、無監督學習和強化學習。本課程涵蓋理論概念，例如歸納偏差、PAC學習框架、貝葉斯學習方法、基于邊際的學習和Occam的剃刀。編程作業包括各種學習算法的實際操作實驗。這門課程的目的是讓一個研究生在方法論，技術，數學和算法方面有一個徹底的基礎，目前需要的人誰做的機器學習的研究。
邀請嘉賓： Hal Daumé III，紐約市微軟研究院的研究員，是機器學習小組的一員；他也是馬里蘭大學的副教授。他主要從事自然語言處理和機器學習。
Matt Gormley，卡內基梅隆大學計算機科學學院機器學習部（ML）助教。
Roni Rosenfeld，卡內基梅隆大學計算機學院機器學習系教授兼主任，個人主頁：//www.cs.cmu.edu/~roni/。等
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注冊地址： 北京市海淀區羊坊店路18號2幢3層301-191