Python是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言，其应用领域非常广泛，包括数据分析、自然语言处理、机器学习、科学计算以及推荐系统构建等。 本书用Python语言来讲解算法的分析和设计。本书主要关注经典的算法，但同时会为读者理解基本算法问题和解决问题打下很好的基础。全书共11章。分别介绍了树、图、计数问题、归纳递归、遍历、分解合并、贪心算法、复杂依赖、Dijkstra算法、匹配切割问题以及困难问题及其稀释等内容。本书在每一章结束的时候均有练习题和参考资料，这为读者的自我检查以及进一步学习提供了较多的便利。在全书的结尾，给出了练习题的提示，方便读者进行查漏补缺。 本书概念和知识点讲解清晰，语言简洁。本书适合对Python算法感兴趣的初中级用户阅读和自学，也适合高等院校的计算机系学生作为参考教材来阅读。
本书全面系统地讲解了MATLAB金融算法分析与应用，以及金融数据挖掘中的趋向和发展趋势指标，并结合具体的机器学习算法分析，让读者深入学习和掌握MATLAB金融数据机器学习算法。本书注重实战，通过大量的案例，帮助读者更好地理解书中的内容。 本书分为2篇，共15章。主要内容有：MATLAB入门与提高、MATLAB高级应用、时间序列数据处理、量化投资趋向指标、量化投资反趋向指标、BP神经网络工具箱上证指数预测、 BP神经网络工具箱多指标预测、RBF神经网络多指标预测、Hopfield神经网络多指标预测、马尔可夫（Markov）链上证指数预测、灰色理论下的上证指数预测、指数平滑下的上证指数预测、支持向量机SVM下的涨跌预测、贝叶斯（Bayes）网络多指标预测、Pareto多目标优化分析。 本书适合所有想全面学习MATLAB 金融分析算法的人员阅读，也适合各种量化投资开发人
本书精选了科学和工程中常用的200余个算法，全部采用MATLAB语言编程实现，并结合实例对算法程序进行验证和分析。本发为上下两篇，上篇为MATLAB基础篇，主要介绍MATLAB的基本功能和操作以及MATLAB程序设计的入门知识，下篇为算法程序篇，主要讲述以下方面常用算法的MATLAB实现，包括插值，函数逼近，矩阵特征值计算。数值微分，方程求根，非线性方程组求解，解线性方程组的直接法，解线性方程组的迭代法，随机数生成，特殊函数计算，常微分方程的初值问题，偏微分方程的数值解法，数据统计和分析。 本书适用于初中高级MATLAB用户，既可以作为使用MATLAB的高等院校师生的教学用书或参考用书，又可以供广大科研人员和工程技术人员参考。
计算机技术和互联网技术的迅速发展，使得网络上的网站、网页等各种信息以爆炸性的趋势增长，随之而来的还有大量的冗余信息和垃圾信息，并由此带来了信息泛滥、信息迷航以及信息疾病等一系列问题。这些冗余信息、垃圾信息不但影响着用户对Inter的使用效率和质量，同样影响着网络的健康发展。因此，基于此而产生的网络信息过滤技术相关研究具有巨大的社会效益和经济效益。 网络信息过滤，就是根据用户的信息需求，利用的工具从大规模的动态信息流中自动筛选出满足用户需求的信息，同时屏蔽掉无用的信息的过程。广义的信息过滤包括对文本、音频、图像、视频等多种信息存在形式的过滤处理，狭义的信息过滤是特指对文本信息的过滤处理。本书相关研究就是针对文本信息过滤特别是中文文本信息过滤中存在的问题而提出的。 本书面向从事自然处理、
本书介绍了数学问题数值求解方面基本与常用的方法。包括绪论、求解线性方程组的直接方法与迭代方法、插值法、函数逼近、数值积分和微分、特征值与特征向量、非线性方程求根、常微分方程初值与边值问题的解法及偏微分
