统计学习方法即机器学习方法，是计算机及其应用领域的一门重要学科。本书分为监督学习和无监督学习两篇，全面系统地介绍了统计学习的主要方法。包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机、提升方法、EM算法、隐马尔可夫模型和条件随机场，以及聚类方法、奇异值分解、主成分分析、潜在语义分析、概率潜在语义分析、马尔可夫链蒙特卡罗法、潜在狄利克雷分配和PageRank算法等

主要介绍经济时间序列的分解和平滑方法。 时间序列的分解:季节调整 趋势分解 平滑方法:指数平滑

引言 统一过程 敏捷方法介绍 软件开发存在的问题 软件开发过程: Unified Process 迭代开发(Iterative development) 敏捷方法(Agile Practices)

《随机模拟方法与应用 Stochastic Simulation Methods and Its Applications》教学资源（论文资料）20 基于MCMC方法的继电器加速寿命试验分析（西北工业大学：李凌、徐伟）

3.1 定常迭代法 3.2 收敛性分析 3.3 正则分裂 3.4 交替方向迭代法 3.5 迭代法的加速

《随机模拟方法与应用 Stochastic Simulation Methods and Its Applications》教学资源（论文资料）56 基于广义极值分布和Metropolis-Hastings抽样算法的贝叶斯MCMC洪水频率分析方法

本章论述与历史研究有关的研究方法：历史法、文献法、内容分析法和比较法

选题与文献回顾 研究类型 分析单位与研究内容 抽样 测量与操作化 数据收集方法

《随机模拟方法与应用 Stochastic Simulation Methods and Its Applications》教学资源（论文资料）48 中国商业银行操作风险损失分布甄别与分析——基于贝叶斯MCMC频率方法

上海交通大学：《随机模拟方法与应用 Stochastic Simulation Methods and Its Applications》课程教学资源（学生作业）基于MCMC方法的中国象棋等级分系统模型分析——梁久阳，谭明