1 绪论 2 概率分布 3 回归的线性模型 4 分类的线性模型 5 神经⽹络 6 核⽅法 7 稀疏核机 8 图模型 9 混合模型和EM 10 近似推断 11 采样⽅法 12 连续潜在变量 13 顺序数据 14 组合模型

节能减排是一项十分严肃的任务，然而，时下在一些地方，却演变成停 而不止的游戏。钢铁大省河北 2007 年年底前应淘汰 32 家产能落后的钢铁企业， 然而记者按淘汰名单随机走访时发现，一些钢铁企业却并未真正淘汰：有的依然 我行我素在生产；有的只是停产，未按要求拆除设备，存在死灰复燃隐患；还有 的地方用早已倒闭多年的企业“充数”。记者的报道发出后引起河北有关方面高 度重视，并要求各地进一步采取坚决措施

2.1 变量和数据操作 2.2 MATLAB矩阵 2.3 MATLAB运算 2.4 矩阵分析 2.5 矩阵的超越函数 2.6 字符串 2.7 结构数据和单元数据 2.8 稀疏矩阵

一、问题的引出：非平稳变量与经典回归模型 二、时间序列数据的平稳性 三、平稳性的图示判断 四、平稳性的单位根检验 五、单整、趋势平稳与差分平稳随机过程

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针对数据流量爆发式增长所引发的网络拥塞、用户体验质量恶化等问题，提出一种用户属性感知的边缘缓存机制。首先，利用隐语义模型获知用户对各类内容的兴趣度，进而估计本地流行内容，然后微基站将预测的本地流行内容协作缓存，并根据用户偏好的变化，将之实时更新。为进一步减少传输时延，根据用户偏好构建兴趣社区，在兴趣社区中基于用户的缓存意愿和缓存能力，选择合适的缓存用户缓存目标内容并分享给普通用户。结果表明，所提机制性能优于随机缓存及最流行内容缓存算法，在提高缓存命中率、降低传输时延的同时，增强了用户体验质量

1.背景 ? 你见过轧钢吗? 把粗大的钢坯变成合格的钢材(如钢筋, 钢板),通常要经过两道工序,第一道是粗 轧(热轧),形成钢材的雏形;第二道是精轧 (冷轧),得到规定长度的钢材,即成品. 粗轧的长度是随机的,大体上服从正态分 布,其均值可由轧机调整,方差则由设备 的精度决定,不能随意调整

6.1 数据统计处理 6.2 数据插值 6.3 曲线拟合 6.4 离散傅立叶变换 6.5 多项式计算