一、 方法 二、方法论 三、经济学方法论 （一）经济学的实证分析和规范分析 （二）经济学研究的基本方法 （三）经济学中的数学的运用

主要介绍了与本学科相关的几种研究方法和基本原理。从研究方法讲有实证分析与规 范分析方法、演绎与归纳方法、博弈论方法、成本收益分析方法;从基本原理讲主要有: 利己主义和利他主义伦理观、公平与效率观、边际效用论、帕累托原理、委托代理原理 从研究方法讲本章主要掌握什么是博弈论方法、成本收益分析方法;而从基本原理讲则 都较重要对后面的学习影响较大

一、标准分析方法 一个项目的测定往往有多种可供选择的分析方法这些方法的灵敏度不同对 仪器和操作的要求不同而且由于方法的原理不同干扰因素也不同甚至其结果 的表示涵义也不尽相同。当采用不同方法测定同一项目时就会产生结果不可比 的问题因此有必要进行分析方法标准化活动。标准方法的选定首先要达到所要 求的检出限度·其次能提供足够小的随机和系统误差同时对各种环境样品能得 到相近的准确度和精密度,当然也要考虑技术、仪器

提出了一种面向网络长文本的话题检测方法.针对文本表示的高维稀疏性和忽略潜在语义的问题，提出了Word2vec&LDA（latent dirichlet allocation）的文本表示方法.将LDA提取的文本特征词隐含主题和Word2vec映射的特征词向量进行加权融合既能够进行降维的作用又可以较为完整的表示出文本信息.针对传统话题发现方法对长文本输入顺序敏感问题，提出了基于文本聚类的Single-Pass&HAC（hierarchical agglomerative clustering）的话题发现方法，在引入时间窗口和凝聚式层次聚类的基础上对于文本的输入顺序具有了更强的鲁棒性，同时提高了聚类的精度和效率.为了评估所提出方法的有效性，本文从某大学社交平台收集了来自真实世界的多源数据集，并基于此进行了大量的实验.实验结果证明，本文提出的方法相对于现有的方法，如VSM（state vector space model）、Single-Pass等拥有更好的效果，话题检测的精度提高了10%~20%

 自然语言处理概述 ◼ 什么是自然语言处理 ◼ 自然语言处理的典型应用 ◼ 自然语言处理的基本任务 ◼ 自然语言处理的基本策略和实现方法 ◼ 自然语言处理的难点 ◼ 自然语言处理所涉及的学科  基于规则（知识工程）的自然语言处理方法（理性方法，传统方法） ◼ 基于词典和规则的形态还原（英语）、词性标注以及分词（汉语、日语） ◼ 基于CFG（上下文无关文法）和扩充的CFG（复杂特征集、合一运算）的句法分析 ◼ 基于逻辑形式和格语法的句义分析 ◼ 基于规则的机器翻译  基于语料库（数据）的自然语言处理方法（经验方法） ◼ 语言模型（N元文法） ◼ 分词、词性标注（序列化标注模型） ◼ 句法分析（概率上下文无关模型、移进-规约分析器） ◼ 文本分类（朴素贝叶斯模型、最大熵模型） ◼ 情感分析 ◼ 机器翻译 (IBM Model等) ◼ ......（基于神经网络的深度学习方法）

本书较全面地介绍了现代统计学的理论、方法及其应用技巧。针对多元统计分析方法计算量大和算法复杂的特点，以SAS软件包作为实现复杂统计计算的工具，本书着重介绍各种试验设计方法、统计分析方法及其适用条件、结合具体问题正确选用统计方法的技术以及对计算结果的正确解释和应用。在一切从实际出发的思想指导下，合理调整教材结构和编写形式，把处理同一类问题的统计方法集中到一起讲解，使貌似复杂的统计问题化繁为简，实用方便。本书具有以下独到之处：用计算器和计算机两种计算工具实现统计计算，便于读者选用；针对问题和资料闸述统计方法，有利于读者提高处理实际问题的综合能力；介绍的试验设计类型多，讲解详细，具有很强的可操作性；为读者成功地使用SAS软件提供了一条有效的捷径。根据教学对象的层次和学时数适当取舍内容，本书可作为研究生、本科生、大中专生的统计学教材，高等院校和科研机构的教师、学者、科技人员、生物医学工作者、管理工作者等学习和应用统计方法的参考书；还可作为用SAS软件解决统计问题的实用手册

提出一种基于峭度能量的谱相关分析方法.它利用每个循环频率切片的峭度值来衡量该循环频率的调制能力,并以此作为加权因子进行循环频率的能量累积,最终实现故障特征的有效提取.相对于传统的谱相关分析方法,本文方法降低了信号中多倍频谐波对故障特征频率的干扰,能更清晰准确地提取出故障频率特征.利用传统的谱相关分析方法、本文方法和共振解调三种方法对仿真信号、低速重载试验台的滚动轴承外圈故障信号进行分析,证明了本文方法的有效性

一、随机抽样及其特点 二、直接抽样方法 三、挑选抽样方法 四、复合抽样方法 五、复合挑选抽样方法 六、替换抽样方法 七、随机抽样的一般方法 八、随机抽样的其它方法

推荐系统（Recommender System） 背景、示例与应用 推荐系统要素 常用推荐方法 基于协同过滤的推荐方法 基于内容的推荐方法 基于标签的推荐方法 基于网络的推荐方法 基于上下文的推荐方法 推荐方法测试

7.1定义与调用方法 7.2方法参数 7.3静态方法 7.4方法重载 7.5虚方法 7.6抽象方法和外部方法